hdu 5246(贪心)

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5246


解题思路:先排序,在采用贪心的方法,先给百小度找到合适的初始战斗力,找到比初始战斗力上限小的中最大的来打,并将初始战斗力和他设置成相同的即可。接下来就是提升战斗力了,如果当前战斗力power+k >= a[i],说明第i个对手是可以打败的并且能够获得战斗力的提升。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
using namespace std;

__int64 a[10010];
int main()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while (t--)
    {
        __int64 n,m,k;
        int i;
        scanf("%I64d%I64d%I64d",&n,&m,&k);
        for (int i=1; i<=n; i++)
        {
            scanf("%I64d",&a[i]);
        }
        printf ("Case #%d:\n",f++);
        sort(a+1,a+n+1);
        if(a[1] > m)
        {
            printf ("madan!\n");
            continue;
        }
        if(a[n] <= m)
        {
            printf ("why am I so diao?\n");
            continue;
        }
        __int64 power=0;
        int flag=0;
        for(i = 2; i <= n; i++)
        {
            if(flag == 0)
            {
                if(a[i] > m)
                {
                    power = a[i-1];
                    flag = 1;
                    if(power + k < a[i])
                        break;
                }
                continue;
            }
            if(power + k < a[i])
            {
                power = a[i-1];
                k--;
                if(power + k < a[i])
                    break;
            }
        }
        if(i > n)
            printf ("why am I so diao?\n");
        else
            printf ("madan!\n");
    }
    return 0;
}


一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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