poj 2018 斜率优化(最大平均值问题)

YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 GhostNet V3 2024华为的重参数轻量化模型 一、本文介绍 本文记录的是基于 GhostNetV3 的 YOLOv11 轻量化改进方法研究。GhostNetV3的轻量模块采用重参数化方法,训练时为深度可分离卷积和1×1卷积添加线性并行分支,推理时通过逆重参数化移除分支、折叠操作,能够在不增加推理成本的同时提高性能,从而实现YOLOv11的轻量化改进。 专栏目录:YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进 专栏地址:YOLOv11改进专栏——以发表论文的角度,快速 阅读详情

题意:给出一个序列,长度为n(n<=100000)均为正数。找出一段连续的区间,使得区间的平均值最大,满足区间的长度必须大于等于m。

思路:就这道题来说采用斜率优化和dp没什么关系了,主要就是数形结合,相当于斜率对于枚举的优化。参考了周源的论文,文章讲述的非常清晰。

首先i~j区间的平均值转换为sum(j)-sum(i-1)/j-(i-1),即转换为两点的斜率,于是问题转化为:平面上已知N+1个点,Pi(i, Si),0≤i≤N,求横向距离大于等于F的任意两点连线的最大斜率。接下来规定枚举方向,即考虑点i时只需考虑0<=j<=i-m的那些点(j构成考虑集合G)。接下里证明上凸点无用(具体见论文)。那么维护一个下凹的点集即可(思路类似于求凸包)。接着找最大斜率时再次用了这个思路,维护一个不减的下标即可。整个的均摊复杂度为O(n),非常精彩。

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <queue>
using namespace std;
#define INF 0x3fffffff
#define clr(s,t) memset(s,t,sizeof(s))
#define N 100005
int n,m;
int s[N],stack[N],top;
long long test(int a,int b,int c){
    return (long long)(b-a)*(s[c]-s[a])-(long long)(c-a)*(s[b]-s[a]);
}
int main(){
    int i,now,res;
    scanf("%d %d",&n,&m);
    s[0] = now = res = 0;
    top = -1;
    for(i = 1;i<=n;i++){
        scanf("%d",&s[i]);
  
LED灯闪烁实验:实验介绍 每个章节都会单独进行验证工作,例如Simulink开发的应用层软件,会在Simulink-TestHarness中进行仿真,通过Scope示波器模块输出0-1交替的结果。CubeIDE集成双方的代码后,会烧写到开发板中验证是否按照定义的时间进行闪烁。ST-LINK V2是STM32开发生态系统中常用的硬件调试接口,能够连接微控制器与开发环境,实现程序的下载、调试和分析。STM32F103C8T6最小系统板是基于STM32F103C8T6微控制器的开发板,本实验会涉及使用板载的连接PC13引脚的LED灯。 阅读详情

相关推荐

基于 Datawhale 开源量化投资学习指南(10):基于 LightGBM 的量化选股

通过本篇文章,我们深入探索了如何运用 LightGBM 机器学习模型实现量化选股。首先,我们通过获取股票的历史数据,进行特征工程和标签制作,将选股问题转化为一个分类问题。接着,我们使用 LightGBM 训练模型,并在验证集和测试集中评估了模型的表现。该选股策略的核心在于结合机器学习算法,从历史数据中寻找能够捕捉股票短期涨跌的关键特征,从而为投资者提供辅助决策支持。虽然本文的模型取得了一定的效果,但这只是量化投资领域的一小部分。

不想宅的冷同学 1346

Springboot——接入企业微信聊天机器人

最近企业微信的聊天机器人很火也很好玩,本期想自己接入一个玩玩试试水,同时也接入AI大模型进行数据的交互。

专注写bug 1324

使用Verilog实现QR分解——嵌入式 [设计与代码]

通过Verilog的硬件描述语言,我们可以将QR分解算法实现为硬件电路,并在嵌入式系统中高效地运行。本文将介绍如何使用Verilog设计并实现QR分解算法,该算法用于将一个矩阵分解为正交矩阵Q和上三角矩阵R。具体而言,QR分解通过对矩阵的列进行正交化处理,得到正交矩阵Q,并将对应的正交化结果存储在上三角矩阵R中。该算法通过将矩阵分解为两个部分,正交矩阵Q和上三角矩阵R,实现了对矩阵的分解和变换。模块,该模块接收待分解矩阵A,并输出正交矩阵Q和上三角矩阵R。下面给出了使用Verilog实现QR分解的源代码。

CodeMaven的博客 620

11、机器学习中的聚类与隐马尔可夫模型

本文介绍了机器学习中的两种重要方法:聚类算法和隐马尔可夫模型(HMM)。聚类作为无监督学习的代表,适用于发现无标签数据中的结构,常见算法包括K-均值和自组织映射(SOM),并在传感器数据分析等场景中展现应用价值。隐马尔可夫模型则是一种可解释的序列模型,用于从观测数据中推断隐藏状态,广泛应用于语音识别、自然语言处理和生物信息学等领域。文章详细讲解了HMM的核心概念如马尔可夫性质、转移与发射概率,并通过TensorFlow实现了前向算法,展示了其计算观测序列概率的动态规划思想。最后对比了两类方法的应用场景,展望

garlic的博客 179

看懂 SAP S/4HANA 产品主数据里的 GTIN:一串号码背后的全球商品识别与业务协同

SAP S/4HANA中的GTIN管理是企业供应链运营的关键环节。本文深入解析GTIN的业务内涵及其在SAP系统中的实现方式:1) GTIN是全球通用的商品标识码,不同于企业内部物料编码;2) SAP主数据中GTIN与计量单位强绑定,需为不同包装层级维护独立GTIN;3) 同一产品可能因渠道、供应商差异存在多个GTIN;4) GTIN贯穿零售POS、仓储管理、EDI订单等核心业务流程;5) 通过典型案例说明错误维护GTIN将导致收银异常、仓库作业低效等运营问题。文章强调GTIN管理需结合包装层级、计量单位等

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 1432

05、CAN 总线拓扑结构详解,线型拓扑搭建要点

CAN总线拓扑与信号完整性优化 本文通过工程实践经验,深入剖析了CAN总线系统中信号完整性的关键要素。主要内容包括: 终端电阻的核心作用:必须严格在总线两端配置120Ω电阻,形成60Ω等效阻抗以匹配双绞线特性阻抗,避免信号反射导致的波形畸变。 阻抗匹配原理:解释了信号能量管理机制,指出阻抗不连续会导致信号反射,并通过示波器波形特征(如振铃现象)判断阻抗失配问题。 信号完整性多维要求:强调信号质量不仅涉及波形存在与否,还包括边沿斜率、共模电压范围等关键参数,这些直接影响通信可靠性。 工程实践建议:提供了终端电

2401_88858637的博客 178

python实现Markowitz模型 (附完整源码)

python实现Markowitz模型 (附完整源码)

希望我的博客,能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题 404

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

蓝牙模块HM-10手册

蓝牙模块HM-10手册,该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

上一篇: poj 1946 dp(公牛跑圈)
下一篇: poj 2942 双连通分量+染色判二部图(驱除骑士)
dumeichen
博客等级 码龄13年 55粉丝 475原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值