题解:AT_abc100_d [ABC100D] Patisserie ABC

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题目大意

n n n 个物品,每个物品有三个价值,分别为 a i a_i ai b i b_i bi c i c_i ci,且每一个物品都有只有一个

现在要从这 n n n 个物品中取走 m m m 个,设取出的物品为 t 1 ∼ t m t_1\sim t_m t1tm,求这些取出的物品的三个价值各自相加后的绝对值之和最大是多少,即 ∣ ∑ i = 1 m a t i ∣ + ∣ ∑ i = 1 m b t i ∣ + ∣ ∑ i = 1 m c t i ∣ |\sum\limits_{i=1}^{m}a_{t_i}|+|\sum\limits_{i=1}^{m}b_{t_i}|+|\sum\limits_{i=1}^{m}c_{t_i}| i=1mati+i=1mbti+i=1mcti 的最大值。

思路

枚举每个数列之和是否为负数的 8 8 8 种情况,来统计每个 t i t_i ti 对答案的贡献。用 01 01 01 背包再加个维度即可实现。

最终答案为每种可能的最大值,由于最优答案肯定属于这 8 8 8 种情况之一,所以最大值肯定为最优答案。

代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=1003;
int n,m;
long long a[N],b[N],c[N],dp[N][N][8];
int main(){
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for(int i=1;i<=n;i++)
		scanf("%lld%lld%lld",&a[i],&b[i],&c[i]);
	memset(dp,-127,sizeof(dp));//因为可能为负数,所以初始化为负无穷
	for(int j=0;j<8;j++)
		dp[0][0][j]=0;//初始化
	for(int i=1;i<=n;i++)
		for(int j=0;j<=m;j++)
			for(int k=0;k<8;k++)//01背包再枚举8种情况
				if(j)
					dp[i][j][k]=max(dp[i-1][j][k],dp[i-1][j-1][k]+(k&1?-1:1)*a[i]+(k&2?-1:1)*b[i]+(k&4?-1:1)*c[i]);
				else
					dp[i][j][k]=dp[i-1][j][k];
	long long ans=0;
	for(int i=0;i<8;i++)
		ans=max(ans,dp[n][m][i]);//统计最大值
	printf("%lld",ans);
	return 0;
}
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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