poj 1065 Wooden Sticks (greedy solved) 求最少启动时间。

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贪心解决

题意:有n个木棒,分别不同的长度和不同的重量,一个机器需要处理这些木棒,如果第i+1个木棒的重量和长度都>=第i个处理的木棒,

           那么将不会耗费时间,否则需要增加一个单位的时间,问最少需要多少时间处理完(包括机器启动的时间)

           我感觉其他方法怎么也可以解决呢。没有试验!以后试。

// poj 1065 贪心解决~感觉其他方法也可以解决呢,以前好像做一个树状数组的方法,可以解决这个问题...~ 
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
#include <string>
#include <algorithm>

using namespace std;
const int N = 5005;
struct node {
    int x, y;
}t[N];
bool cmp(const node a, const node b) {
    if(a.x == b.x)  return a.y < b.y;
    return a.x < b.x; 
} 
int vis[N];
int main() {
    int T;
    scanf("%d", &T);
    while(T--) {
        int n, i, j;
        scanf("%d", &n);
        for(i = 0; i < n; i++) {
            scanf("%d%d", &t[i].x, &t[i].y);
        }
        sort(t, t+n, cmp);
        memset(vis, 0, sizeof(vis));
        int count = 0;
        for(i = 0; i < n; i++) {
            if(!vis[i]) {
                int k = i;
                for(j = i+1; j < n; j++) {
                    if(!vis[j]) {
                        if(t[j].y >= t[k].y) {
                            vis[j] = 1;
                            k = j;
                        }
                    }
                }
                vis[i] = 1;
                count++;
            }
        }
        printf("%d\n", count);
    }
    system("pause");
    return 0;
}
                        
                        
    


 

YOLO26算法日历数字识别+训练好的模型+102张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[数字(number)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 97 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9156** mAP50-95 | 0.7374 Precision | 0.8626 Recall | 0.8381 train/box_loss | 0.8790 train/cls_loss | 0.7499 val/box_loss | 0.7874 val/cls_loss | 0.6025 【训练过程分析】 训练开始后,我注意到前几轮的 loss 下降特别快,这让我有点兴奋,但随着训练的深入,loss 的降幅变得不那么明显了。在训练的第 30 轮左右,val_loss 开始趋于平稳,这让我稍微放心了一些,但同时也感觉压力倍增,因为一旦训练过早平稳,就容易陷入过拟合的泥沼。经过 97 轮的磨炼,最终 mAP50 达到了 0.9156,这让我松了一口气。不过,mAP50-95 仅有 0.7374,和 mAP50 之间有明显的差距,说明模型在低置信度的检测上还需要优化。从 loss 曲线来看,训练过程总体上比较平稳,没有明显的过拟合迹象,但也让人觉得有些枯燥。我心想,要是能早点找到一个陡峭上升的训练曲线该有多好,这样至少能让人心态更积极一些。 随着训练进行到后半段,模型开始逐渐收敛,但这个过程并不是一帆风顺的。在训... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

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