铁轨

某城市有一个火车站,铁轨铺设如图所示。有n节车厢从A方向驶入车站,按进站顺序编号1~n。现让这些火车按照某种特定的顺序进入B方向的铁轨并驶出车站。为了重组车厢,可以借助中转站C。C是一个可以停放任意多节车厢的车站,但由于末端封顶,驶入C的车厢必须按照相反的顺序驶出C。对于每个车厢,一旦从A移入C,就不能再回到A了;一旦从C移入B,就不能回到C了。换句话说,在任意时刻,只有两种选择:A→C和C→B。请编程判断判断:按给定的出站顺序,火车能否出站。
                                            B         A
             Y
              C 
# include<cstdio>
# include<stack>

using namespace std;

const int MAXN = 1000+10;

int n, target[MAXN];

int main(void)
{
	while(scanf("%d", &n)!=EOF)
	{
	  stack<int> s;
	  int A=1, B=1;
	  for(int i=1; i<=n; i++)
		  scanf("%d", &target[i]);
	  int ok =1;
	  while(B<=n)
	  {
	    if(A==target[B])  //在A中找
		{
		  A++;B++;          
		}
		else if(!s.empty()&&s.top()==target[B]) //A中找不到到C中找
		{
		  s.pop();
		  B++;                        
		}
		else if(A<=n)   //都找不到就A中最前的车厢开进C
		{
		  s.push(A++);
		}
		else     //找不到了,就是NO~
		{
		  ok=0;
		  break;
		}
	  }
	  printf("%s\n", ok? "Yes":"No");
	
	}



  return 0;
}
# include<stdio.h>

const int MAXN = 1000+10;
int n, target[MAXN];

int main(void)
{
	while(scanf("%d", &n)!=EOF)
	{
	  int stack[MAXN], top=0;
	  int A=1, B=1;
	  int ok=1;
	  for(int i=1; i<=n;i++)
		  scanf("%d", &target[i]);
	  while(B<=n)
	  {
	    if(A==target[B])
		{
		  A++;B++;
		}
		else if(top&&stack[top]==target[B])
		{
		  top--;
		  B++;
		}
		else if(A<=n)
		{
		  stack[++top] = A++;
		}
		else
		{
		  ok=0;
		  break;
		}
           	    
	  }
	
	  printf("%s\n", ok?"Yes":"No");
	
	
	
	}


  return 0;
}



一列货运列车共有 n 节车厢,每节车厢将停放在不同的车站。假定 n 个车站的编号分别 为 1~n,车厢的编号与它们的目的地相同。货运列车按照从第 n 站至第 1 站的次序经过这 些车站。为了便于从列车上卸掉相应的车厢,必须重新排列车厢,使各车厢从前至后按编号 1~n 的次序排列。当所有的车厢按照这种次序排列时,在每个车站只卸掉最后一节车厢 即可。可以在一个转轨站里完成车厢的重排工作,在转轨站中有一个入轨,一个出轨和k 个缓冲铁轨(位于入轨和出轨之间)。 图 3-1 给出了一个转轨站, 其中有 k=3 个缓冲铁轨 H1,H2 和 H3。开始时,n节车厢的货车从入轨处进入转轨站,车厢重排结束时各车厢按照编号1至编号n的次序从出轨处离开转轨站。在图 3-1(a)中,n=9,车厢从后至前的初始次序为 5,8,1,7,4,2,9,6,3。图 3-1(b)给出按所要求的次序重新排列后的结果。 为了重排车厢,从前至后依次检查入轨上的所有车厢。如果正在检查的车厢就是下一个满足排列的要求的车厢,可以直接把它放到出轨上。如果不是,则把它移动到缓冲铁轨上, 直到按输出次序要求轮到它时才将它放到出轨上。由于缓冲铁轨上车厢的进和出都是在其顶 部进行的,因此缓冲铁轨是按照 LIFO 的方式使用的。在重排车厢过程中,仅允许以下移动:  车厢可以从入轨移动到一个缓冲铁轨的顶部或者出轨上;  车厢可以从一个缓冲铁轨的顶部移动到的出轨上;
### 铁路缺陷检测技术及解决方案 铁路系统的安全性与经济性直接受到钢轨缺陷检测的准确性影响。通过引入深度学习技术,可以实现钢轨缺陷的自动化检测,从而有效降低人工成本并减少误检漏检现象[^1]。以下将详细介绍几种主流的铁轨缺陷检测技术和解决方案。 #### 1. 基于传统方法的铁轨缺陷检测 传统的铁轨缺陷检测方法主要依赖人工检查和一些简单的机械设备辅助。这些方法虽然直观且易于操作,但存在效率低下、检测精度不足的问题。例如,人工目视检查可能无法及时发现微小裂纹或剥落等缺陷,导致潜在的安全隐患[^2]。 #### 2. 基于深度学习的铁轨缺陷检测 随着深度学习技术的发展,基于深度学习的铁轨缺陷检测逐渐成为研究热点。YOLOv8是一种先进的目标检测算法,能够高效地识别铁轨表面的多种缺陷类型,如裂纹、剥落、磨损和腐蚀等。通过训练YOLOv8模型,可以实现对铁轨表面状况的有效监测,并生成详细的缺陷报告,包括缺陷的类型、位置、面积等信息[^3]。 以下是基于YOLOv8的铁轨缺陷检测系统的主要特点: - **实时性**:YOLOv8能够在短时间内完成大量图像的分析,适合铁路场景下的高速检测需求。 - **高精度**:通过优化数据集和模型参数,YOLOv8能够达到较高的检测准确率。 - **鲁棒性**:即使在复杂环境下(如光照变化、道碴不足或植被过度生长),YOLOv8仍能保持较好的性能[^5]。 #### 3. 深度视觉与AI模型结合的解决方案 利用深度视觉的AI模型对轨道图像进行分析,可以准确定位和分类不同类型的缺陷。这种方案不仅提高了检测效率,还为后续的维修策略提供了科学依据。例如,对于轻微瑕疵的铁轨,可以通过修复或重新加工的方式延长其使用寿命;而对于严重损坏的铁轨,则需及时更换,以确保铁路运输的安全性[^3]。 #### 4. 非监督缺陷检测方案 非监督缺陷检测方案适用于缺乏标注数据的场景。该方法通过学习正常样本的特征分布,自动识别异常样本。在铁轨裂纹检测中,非监督方法可以有效发现表面的细微裂纹、凹坑或磨损等问题。此外,这种方法还可应用于其他材料的表面质量检测,如钢板和磁砖等[^4]。 ```python # 示例代码:使用YOLOv8进行铁轨缺陷检测 from ultralytics import YOLO # 加载预训练模型 model = YOLO("yolov8n.pt") # 对铁轨图像进行预测 results = model.predict("rail_track_image.jpg") # 输出检测结果 for result in results: print(result.boxes.xyxy) # 缺陷的位置坐标 print(result.names) # 缺陷的类别名称 ``` ###
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