HDU 1081 To The Max

DEAP数据集实战指南:从脑电信号到情绪分类的完整流程解析 本文提供了DEAP数据集在脑电信号情绪识别领域的完整实战指南。详细解析了数据下载、结构理解、频带功率特征提取等核心步骤,并演示了如何构建和评估机器学习分类模型,为研究者实现从原始脑电信号到情绪分类的完整流程提供了清晰路径。 阅读详情

传送门

最大子矩阵和。只用输出这个最大的和。

其实就是两个循环枚举出来顶行和底行,把从顶行到底行的这些行合并,看成一行,然后再一个循环计算最大子序列和就搞定了。

于是输入的时候让每个元素都存着当前列的累加和(从第一行到当前行对当前列累加),这样不同行的同一列相减就是这列的区间和。


#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <cstring>
#include <string>
#include <queue>
using namespace std;               // 最大子矩阵和

int N;
int a[101][101];
int dp[101];
int ans;

void init()
{
	for (int i = 1; i <= N; i++)
		a[0][i] = 0;
	dp[0] = 0;
	ans = -1e9;
}

int main()
{
	for (; ~scanf("%d", &N);)
	{
		init();
		for (int i = 1; i <= N; i++)
		{
			for (int j = 1; j <= N; j++)
			{
				scanf("%d", &a[i][j]);
				a[i][j] += a[i - 1][j];                   // 每列的累加和,这样一相减就是区间和
			}
		}

		for (int i = 1; i <= N; i++)
		{                                                 // 两层循环枚举出矩阵的顶行和底行
			for (int j = i; j <= N; j++)
			{
				for (int k = 1; k <= N; k++)              // 还是熟悉的最大子序列和,只不过不用记录下标了,写得简洁了
				{
					dp[k] = max(dp[k - 1] + a[j][k] - a[i - 1][k], a[j][k] - a[i - 1][k]);  // 还是老道理,用不用以上一个元素为尾的()和
					ans = max(ans, dp[k]);
				}
			}
		}
		printf("%d\n", ans);
	}

	return 0;
}
OpenCV-Python实战(10)——详解 OpenCV 轮廓检测 在计算机视觉领域,轮廓通常指图像中对象边界的一系列点。因此,轮廓通常描述了对象边界的关键信息,包含了有关对象形状的主要信息,该信息可用于形状分析与对象检测和识别。在本文中,将首次通过简单示例了解轮廓的基本概念,然后通过实际示例来了解如何检测和压缩轮廓,最后利用介绍如何利用图像矩描述检测到的轮廓属性。 阅读详情

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hdu1081 To the Max

To the MaxTime Limit : 2000/1000ms (Java/Other) Memory Limit : 20000/10000K (Java/Other) Total Submission(s) : 1 Accepted Submission(s) : 1 Problem Description Given a two-dimensional array of p

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HDU 1081 To The Max DP

题意:给你一个矩阵,求最大子矩阵的和。思路:首先a[i][j]a[i][j]表示第ii行的前缀和。枚举i,ji,j列,dp[i][j][k]dp[i][j][k]代表从ii列到jj列,前kk行所能形成的最大子矩阵。DP方程:dp[i][j][k]=max(dp[i][j][k]+a[j]−a[i−1],a[j]−a[i−1])dp[i][j][k]=max(dp[i][j][k]+a[j]-a[i-

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