HDU2059 龟兔赛跑(多决策的动态规划)

本文解析了一个经典的算法题目,通过动态规划方法求解乌龟与兔子赛跑的问题。重点在于如何计算乌龟在不同充电站策略下完成全程所需的最短时间,并与兔子的用时进行比较。

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

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2059

分析:

兔子跑完全部路程的时间是定值,主要看乌龟如何走完全程,且用时最短。用这个最短的时间和兔子的时间相比。

首先我们可以把起点和终点都当作充电站,这样一共就有n+2个充电站,特殊情况是起点的充电站给车子充满电是不需要时间的,所以这个情况需要特判一下就是dp[0] = 0. 我们最终的目标是到达终点处的充电站所需要的时间最短。

接下来我们来推到状态转移方程,假设当前充电站是 i ,然后我们要枚举 0 - i-1个充电站,每个充电站选择充还是不充表达式为:dp[i] = min(dp[i], dp[j]+x, dp[j]+y])
x表示在第j个充电站充完电然后开到 i 所用的时间(中途不再充电)
y表示在第j个充电站不充电,直接开到 i 所用的时间

PS:当然这里dp[j]+y实际不必要考虑,因为你在j-1号充电站判断是不是要充电的时候已经把在J号充电站不充电的情况考虑进去了。所以加不加问题不大,思路都是正确的。加了更容易理解,如果你熟练了以后可以直接去掉。

code:

#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <cstring>

using namespace std;
const int INF = 0x3f3f3f3f;

double dp[100+7];
int dis[100+7]; // 每个充电站到起点的距离

int main()
{
    int l;
    while(scanf("%d", &l) != EOF)
    {
        int n, c, t;    // 充电站的个数,充完电行驶的距离,充电所需时间
        int vr, vt1, vt2; // 兔子的速度,骑车速度,脚蹬速度
        scanf("%d %d %d", &n, &c, &t);
        scanf("%d %d %d", &vr, &vt1, &vt2);

        dis[0] = 0;
        dis[n+1] = l;
        for(int i=1; i<=n; i++)
            scanf("%d", &dis[i]);
        // memset(dp, 0x3f, sizeof(dp)); double类型不能用memset 
        dp[0] = 0;
        for(int i=1; i<107; i++)
            dp[i] = INF;
        
        double tmp;
        for(int i=1; i<=n+1; i++)   // 先枚举1到n+1个充电站
        {
            for(int j=0; j<i; j++)   // 枚举当前充电站之前的充电站
            {
                int len = dis[i] - dis[j];  // 两个充电站之间的距离
                if(len <= c)
                    tmp = 1.0 * len / vt1;
                else
                    tmp = 1.0 * c/vt1 + 1.0 * (len-c) / vt2;
                if(j != 0)  // 因为考虑从的是在j充电站充电所以要加上充电的时间
                    tmp += t;
                dp[i] = min(dp[j]+tmp, dp[i]);
            }
        }
        double tr = 1.0 * l /vr;    // 兔子所用时间
        if(dp[n+1] > tr)
            printf("Good job,rabbit!\n");
        else
            printf("What a pity rabbit!\n");
    }


    return 0;
}

 

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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