HDU 1024 Max Sum Plus Plus

题意:求m个不相交区间段的和的和的和最大
思路:动态规划
分析:dp[i][j]表示以a[j]结尾的i个区间段的和的最大和;
状态转移方程:dp[i][j]=max(dp[i][j-1]+a[j],dp[i-1][k]+a[j])
dp[i-1][k]=max(dp[i-1][i~n]) 即划分成i-1个区间分别以(a[i~n])为结尾中的最大值。(当划分成i个区间的时候前1-i个数字必定在一个区间里)
dp[i][j]可以表示为和上一个区间相连即dp[i][j-1]+a[j]或者自己独立为一个区间即dp[i-1][k]+a[j];

#include<iostream>
#include<string>
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<math.h>
#include<vector>
#include<map>
#include<stack>
using namespace std;
typedef long long ll;
#define INF 0x7fffffff
int a[1000005];
int dp[1000005];
int pre[1000005];
int main()
{
    int n, m;
    while (scanf("%d %d", &m, &n) != EOF)
    {
        int maxx;
        memset(a, 0, sizeof(a));
        memset(dp, 0, sizeof(dp));
        memset(pre, 0, sizeof(pre));
        for (int i = 1; i <= n; i++)
            scanf("%d", &a[i]);
        for (int i = 1; i <= m; i++)
        {
            maxx = -INF;
            for (int j = i; j <= n; j++)
            {
                dp[j] = max(dp[j - 1] + a[j], pre[j - 1] + a[j]);
                pre[j - 1] = maxx;//记录前面的最大值
                maxx = max(dp[j], maxx);//更新到当前的最大值
            }
        }
        printf("%d\n", maxx);
    }
    return 0;
}

链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1024

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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