poj 1095 Trees Made to Order

//poj 1095 Trees Made to Order 很经典的递归题
/*
题解:先判断有多少节点,左右各有多少节点,再递归构造左右子数
做了好几个小时,看到好多人都是三两下清洁溜溜,惭愧至极。。。
后来看了别人的题解,才知道自己的思路是完全正确的,只是有个小BUG,
哎,真是没自信啊。。。
*/
#include <iostream>
using namespace std;

int n,m;
int dp[1000];
int h[1000];
void dfs(int n,int m)
{
     if (m==0) return ;
     int sum=0;
     for (int i=0;i<m;i++)
     {
         sum+=dp[i]*dp[m-1-i];
         if (sum>=n)
         {
                    sum-=dp[i]*dp[m-1-i];
                    n-=sum;
                    if (i){
                                printf("(");
                                dfs((n-1)/dp[m-1-i]+1,i);
                                printf(")");
                    }
                    printf("X");
                    if (m-1-i){
                                printf("(");
                                dfs((n-1)%dp[m-1-i]+1,m-1-i);
                                printf(")");
                    }
                    return ;
         }
     }
    
}
int main()
{
    dp[0]=dp[1]=1,dp[2]=2;
    for (int i=3;i<1000;i++)
    for (int j=0;j<i;j++)
    dp[i]+=dp[j]*dp[i-1-j];
    for (int i=1;i<1000;i++)
    h[i]=dp[i]+h[i-1];
    while (scanf("%d",&n) && n)
    {
        for (int i=0;;i++)
        if (h[i]>=n) {
                     dfs(n-h[i-1],i);
                     break;
        }
          printf("/n");
    }
    system("pause");
    return 0;
   
}

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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