题解:P2789 直线交点数

YOLO26算法车道线检测+训练好的模型+360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):[未获取()] 【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 55 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9512** mAP50-95 | 0.6746 Precision | 0.8796 Recall | 0.8825 train/box_loss | 0.8608 train/cls_loss | 0.7232 val/box_loss | 0.9955 val/cls_loss | 0.5511 【训练过程分析】 这轮训练我经历了从初始到稳定的曲折过程。前 20 个epoch,loss 曲线呈现了陡峭的下降趋势,mAP50 指标从 0.8 开始逐步攀升,仿佛在寻找一个合适的平衡点。然而,从第 21 个epoch 开始,mAP50 的提升速率显著放缓,整体曲线显得有些曲折,有时甚至停滞不前,让我一度以为训练出现了问题。直到第 35 个epoch,loss 开始逐渐趋于平稳,这标志着模型已经找到了一个较好的收敛区间。到了最后的 20 个 epoch,尽管 mAP50 依旧在稳步上升,但提升幅度已经不大,这意味着模型已经接近其性能天花板。 在这个过程中,我重点关注了 box_loss 和 cls_loss 的变化。初期阶段,box_loss 快速下降,从 0.9 逐渐降至 0.86,而 cls_loss 则从 0.75 逐步下降至... 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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思路讲解

我们在添加第 i i i 条边时,最多会和 i − 1 i-1 i−1 条边产生交点,所以交点数最多为 ∑ i = 1 n i − 1 \sum^{n}_{i=1}i-1 ∑i=1n​i−1,即 ( 0 + n − 1 ) × n ÷ 2 ≈ n 2 (0+n-1)\times n \div 2\approx n^2 (0+n−1)×n÷2≈n2,而 n ≤ 25 n\le25 n≤25,所以方案数肯定不会超过 2 5 2 + 1 25^2+1 252+1,更不可能超过 1 0 9 + 7 10^9+7 109+7,所以根本不需要取模。

手玩几组样例,可以发现,每一种方案都可以被划分成若干组直线,使得每组内中的直线互相平行,或大小为 1 1 1,并且不同组的直线一定相交。设第 i i i 组直线为 l i l_i li​,总共有 m m m 组,我们可以发现,由于前面的因素,第 i i i 组直线和别的直线的交点数为 n − l i n-l_i n−li​,所以该方案的交点数为 ∑ i = 1 m n − l i \sum^{m}_{i=1}n-l_i ∑i=1m​n−li​ 除以 2 2 2。除以 2 2 2 是因为一个交点会被相交于它的两条直线的组重复计算。

解法就很简单了,dfs 求出每种分组的方法,并将交点数存入 s e t set set 中去重,最后输出 set 的大小即可。时间复杂度最坏为 O ( 2 n ) O(2^n) O(2n)。

代码实现

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,sum;
set<int> s;
void dfs(int last,int rest){
	//last代表上一次的选择,rest为剩余的边数
	if(rest==0){//如果没有边没被分组
		s.insert(sum/2);//存入答案
		return;
	}
	for(int i=last;i<=rest;i++){
		sum+=i*(n-i);//sum统计交点数
		dfs(i,rest-i);
		sum-=i*(n-i);//回溯
	}
}
int main(){
    scanf("%d",&n);
    dfs(1,n);
    printf("%d",s.size());
    //输出答案
    return 0;
}
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