K consecutive maxSum

Vue2 - 实现全景图Vr 720°全景效果查看预览功能,3D全景图流畅不卡顿渲染+手势拖拽+悬浮工具按钮,vue实现vr看720度全景效果方案讲解及示例代码(兼容电脑PC网页+手机H5移动端页面) vue全景VR图,vue h5实现全景720预览,vue加载720全景图_vue怎么加载vr图片,vue实现vr全景看房,vue2实现全景效果,加载很慢卡怎么办,实现全景预览的插件,vue显示720度全景图,720°全景图显示,在h5中展示720°全景图,浏览全景图,基于vue实现vr全景预览,加载全景图,vue全景预览pannellum插件,vue实现3D全景图,实现720°全景图展示,在VUE 中使用three.js实现全景视频播放,vue项目中使用photo-sphere-viewer实现vr720度 阅读详情
// given an array, find n consecutive number which forms the largest sum.
#include "header.h"
using namespace std;

int maxConsecutive(vector<int>& array, int n) {
  if(n <= 0) return 0;
  vector<int> dp(array.size(), 0);
  dp[0] = array[0];
  for(int i = 1; i < array.size(); ++i) {
    dp[i] += dp[i-1] + array[i];
  }
  int maxSum = INT_MIN;
  for(int i = 0; i + n < array.size(); i++) {
      maxSum = max(maxSum, dp[i + n] - dp[i]);
  }
  if(n > array.size()) return dp[array.size() - 1];
  return maxSum;
}

// given an array and a number n, find 3 non-overlap n consecutive numbers which makes the largest sum.
// 1, 3, 7, 7, 2, 1, 1, 4, 8, 8, 6, 1, 1, 9
// 1, 3, (7 7), 2, 1, 1, (4 8), (8, 6), 1, 1, 9
// seems like we can use divide and conquer here.
void maxSum(vector<int>& array, int pos, int currSum, int& maxSumValue, int k, int n) {
  if(k < 0 || pos > array.size()) return;
  if(k == 0) {
    maxSumValue = max(maxSumValue, currSum);
    return;
  }
  for(int i = pos; i + k * n < array.size(); ++i) {
      for(int j = i; j < i + n; ++j) currSum += array[j];
      maxSum(array, i + n, currSum, maxSumValue, k - 1, n);
      for(int j = i; j < i + n; ++j) currSum -= array[j];
  }
}
// maybe think about dynamic programming?


int maxSum(vector<int>& array, int n) {
  if(array.size() < n * 3) return 0;
  int maxSumValue = INT_MIN;
  int currSum = 0;
  int pos = 0;
  maxSum(array, pos, currSum, maxSumValue, 3, n);
  return maxSumValue;
}

int main(void) {
  vector<int> nums{1, 3, 7, 7, 2, 1, 1, 4, 8, 8, 6, 1, 1, 9};
  cout << maxSum(nums, 2) << endl;
}


A bit  update for first question and DP method for second question

// consecutive largest sum.
int kConsecutiveSum(vector<int>& nums, int k) {
  int n = nums.size();
  vector<int> dp(n, 0); dp[0] = nums[0];
  for(int i = 1; i < n; ++i) {
    dp[i] = nums[i] + dp[i-1];
  }
  if(k >= n) return dp[n-1];
  int largestSum = dp[k-1];
  for(int j = k + 1; j < n; ++j) {
      largestSum = max(largestSum, dp[j- 1] - dp[j - k - 1]);
  }
  return largestSum;
}

// K consecutive largest sum.
int kConsecutiveSumII(vector<int>& nums, int k, int n) {
  int size = nums.size();
  vector<int> dp(n, 0); dp[0] = nums[0];
  for(int i = 1; i < nums.size(); ++i) {
    dp[i] = dp[i-1] + nums[i];
  }
  if(k * n >= nums.size()) return dp[nums.size() - 1];
  vector<int> pre(n, 0);
  for(int i = 1; i <= k; ++i) {
    vector<int> curr(n, 0);
    for(int j = i * n; j < nums.size(); ++j) {
      if(j == i * n) curr[j] = dp[j-1];
      else dp[j] = max(dp[j - 1], dp[j - 1] - sum[j - n - 1] + prev[j - n]);
    }
  }
  return dp[nums.size() - 1];
}


RK3588 部署 YOLOv5s 实战:多线程加速从 16FPS 飙升到 120FPS(含性能优化) 因为RK3588包含了3个NPU核心,支持3个核心同时工作、双核合作、以及单核工作。我们可以使用线程池来加速。线程池是一种长街的并发编程模型,它用于管理和复用线程,以提高多线程程序的性能和效率。线程池通常包含以下主要组件:1、任务队列:任务队列用于存储待执行的任务。这些任务可以是函数、方法或其他需要多线程环境中执行的操作。2、线程池管理:线程池管理器负责创建、销毁和管理线程。它会监视任务队列中的任务,根据需要创建线程,执行任务,并在任务完成后将线程放回池中以供重用。 阅读详情

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