贪吃的Flash

本文介绍了一道经典的算法题目,即如何用有限的资金购买尽可能多的商品。通过排序和逐个累加商品价格的方式,实现了Flash学长在超市中最大化购买商品数量的目标。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

贪吃的Flash
描述
Flash学长去超市买好吃的,他到了超市发现超市的好吃的可真不少而且他每样都想吃,但是,他身上只有m元钱。那么问题来了,因为Flash学长很贪吃所以他想能买尽可能多的吃的,但是他没有足够的钱买下所有吃的,请帮助Flash学长设计一种方案使他可以买尽可能多的吃的。
输入
输入包含多组测试数据,每组测试数据第一行为两个整数n,m,表示共有n种吃的可供选择,Flash一共有m元钱。接下来一行有n个正整数,表示每种吃的的价格ai。(1<=n<=100,1<=m<=1000,1<=ai<=1000)
输出
对应每组输入,输出Flash最多可以买多少种吃的,每组输出占一行,注意每种吃的只购买一次。
样例输入1 复制
3 6
2 3 6
10 20
5 2 4 3 6 9 8 5 1 10
样例输出1
2
6

#include<stdio.h>
int main()
{
    int n,m;
    int a[105];
        int i,j,t;
    while(~scanf("%d%d",&n,&m))
    {
        int sum=0,cnt=0;
        for(i=0; i<n; i++)
            scanf( "%d",&a[i]);
        for(j=0; j<n; j++)
            for(i=0; i<n-1-j; i++)
                if(a[i]>a[i+1])
                {
                    t=a[i];
                    a[i]=a[i+1];
                    a[i+1]=t;
                }
        for(i=0; i<n; i++)
        {
            sum+=a[i];
            if(sum<=m)
                cnt++;
        }
        printf("%d\n",cnt);
    }
    return 0;
}
内容概要:本文详细介绍了名为MoSca的系统,该系统旨在从单目随意拍摄的视频中重建和合成动态场景的新视角。MoSca通过4D Motion Scaffolds(运动支架)将视频数据转化为紧凑平滑编码的Motion Scaffold表示,并将场景几何和外观与变形场解耦,通过高斯融合进行优化。系统还解决了相机焦距和姿态的问题,无需额外的姿态估计工具。文章不仅提供了系统的理论背景,还给出了基于PyTorch的简化实现代码,涵盖MotionScaffold、GaussianFusion、MoScaSystem等核心组件。此外,文中深入探讨了ARAP变形模型、2D先验到3D的提升、动态高斯表示、相机参数估计等关键技术,并提出了完整的训练流程和性能优化技巧。 适用人群:具备一定计算机视觉和深度学习基础的研究人员和工程师,特别是对动态场景重建和新视角合成感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①从单目视频中重建动态场景的新视角;②研究和实现基于4D Motion Scaffolds的动态场景表示方法;③探索如何利用预训练视觉模型的先验知识提升3D重建质量;④开发高效的动态场景渲染和优化算法。 其他说明:本文提供了详细的代码实现,包括简化版和深入扩展的技术细节。阅读者可以通过代码实践加深对MoSca系统的理解,并根据具体应用场景调整和扩展各个模块。此外,文中还强调了物理启发的正则化项和多模态先验融合的重要性,帮助实现更合理的变形和更高质量的渲染效果。
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