codeforces 1087F

传送门:http://codeforces.com/contest/1087/problem/F

题意:一排有n个人玩石头剪刀布,每个人会出一个固定的手势,游戏会进行n-1轮,每次会随机挑选两个相邻的人比对,输的人退出,如果平局则随机一个人退出,问有多少人有可能获得最终冠军,还有q个修改操作,每次询问修改后可能获得冠军的人数。

题解:假如一个人能获得冠军,那么他要都能赢左右两边的人,如果能打败一边的人,那么这一边肯定没有克制他的或者有克制他的也有他克制的,这样的话每次就是对每种手势的人做区间询问,用树状数组即可。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
char s[200005];
int n,mp[205],num[200005];
set<int>sp[3];
struct BIT{
	int s[200005];
	void add(int pos,int x){
		while(pos<=n){
			s[pos]+=x;
			pos+=pos&-pos;
		}
	}
	int query(int pos){
		int ans=0;
		while(pos){
			ans+=s[pos];
			pos-=pos&-pos;
		}
		return ans;
	}
}b[3];
int ask(){
	int ans=0;
	for(int i=0;i<3;i++){
		if(sp[(i+1)%3].empty()){
			ans+=sp[i].size();
			continue;
		}
		if(sp[(i+2)%3].empty())continue;
		int l=(*sp[(i+2)%3].begin()),r=(*sp[(i+2)%3].rbegin());
		ans+=b[i].query(r)-b[i].query(l-1);
		int x=(*sp[(i+1)%3].begin()),y=(*sp[(i+1)%3].rbegin());
		ans+=b[i].query(n)-b[i].query(max(y,r))+b[i].query(min(x,l)-1);
	}
	return ans;
}
int main(){
	int q,i,j;
	mp['R']=0;
	mp['P']=1;
	mp['S']=2;
	scanf("%d%d",&n,&q);
	scanf("%s",s+1);
	for(i=1;i<=n;i++){
		num[i]=mp[s[i]];
		b[num[i]].add(i,1);
		sp[num[i]].insert(i);
	}
	printf("%d\n",ask());
	for(int i=1;i<=q;i++){
		char c[3];
		int p;
		scanf("%d%s",&p,c);
		b[num[p]].add(p,-1);
		sp[num[p]].erase(p);
		num[p]=mp[c[0]];
		b[num[p]].add(p,1);
		sp[num[p]].insert(p);
		printf("%d\n",ask());
	}
	return 0;
} 

 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/ab08c24cda4d 本项目基于 PyTorch 实现了 CSRNet(卷积稀疏表示网络)人群计数模型。CSRNet 是一种高效且精准的人群密度估计方法,尤其适合高密度场景下的人群计数。该模型借助卷积神经网络(CNN)的特性,利用稀疏表示来应对复杂背景和密集人群的挑战。以下将详细介绍 CSRNet 的核心概念、结构及实现过程,并阐述人群计数的重要性。 人群计数在公共场所安全监控、交通管理和大型活动组织等领域极为关键。准确估计人群数量有助于保障安全和优化管理。传统计数方法如人工计数或基于规则的方法效率低且易出错而,深度学习技术的引入,尤其是 CSRNet 这类模型,显著提高了计数的准确性和效率。 CSRNet 的核心在于其深度卷积网络结构和稀疏表示能力。该模型通过多尺度特征提取,适应不同大小的人头。其架构包含多个卷积层,每层后接 Leaky ReLU 激活函数,增强非线性表达能力。此外,CSRNet 引入了空洞卷积(也称 atrous convolution),可在不增加参数数量的情况下扩大感受野,更高效地捕捉大范围信息。具体架构包括:输入层接收预处理后的图像;基础网络通常使用预训练的 VGG16 提取多层次特征;多尺度特征融合通过不同扩张率的空洞卷积获得不同分辨率的特征图;解码器利用反卷积操作将低分辨率特征图恢复至原始尺寸,结合多尺度信息重建上下文;稀疏表示层是 CSRNet 的独特之处,通过稀疏编码和解码,将高维特征转换为低维稀疏表示,降低背景噪声影响,提升人头检测精度;输出层通过 1×1 卷积将特征图转化为人群密度图,再经全局平均池化和全连接层得到最终计数结果。 在实现过程中,需注意以下几点:数据预处理,如缩放、归一化、增强等,以提升模型泛化能力;训练策略,包括数据集划分、学习率调度、损失函数选择(如
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