笔试题整理1

1.给定一个环,每个点上都有数额不等的红包,不能同时拿相邻两个红包,请问最多能拿多少?

     这题开始想的这不是典型的动态规划吗。然后做起来发现,有些不对,比如说取第一个,因为成环的关系,那么最后一个是注定不能取的。但是万一最后一个红包比较多呢?越想越复杂,后来想到,动态规划是后面的状态依赖于前面的状态,但此处,后面的状态(比如取最后一个)显然是对前面的状态有反过来的影响,所以不能用动态规划做。但是此处感觉不用动态规划感觉没什么方法。所以考虑将它分解成三种情况,分别用动态规划来做,我实在是想不出有什么方法了。哎。。

#include <iostream>
#include <algorithm>
#define N 7

using namespace std;

int main()
{
	int a[N] = { 1, 2, 3, 4, 5,6,7};
	int d[N];
	d[0] = a[0];
	d[1] = max(a[0], a[1]);
	if (N <= 3)
	{
		d[2] = max(max(a[0], a[1]), a[2]);
		cout << d[N - 1] << endl;
		return 0;
	}
	//a[0],a[N-1]不取
	int maxval = 0;
	d[1] = a[1];
	d[2] = max(a[1], a[2]);
	for (int i = 3; i < N; i++)
	{
		d[i] = max(d[i - 1], d[i - 2] + a[i]);
		if (d[i]>maxval)
			maxval = d[i];
	}
	//取a[0]
	d[0] = a[0];
	d[1] = max(a[0], a[1]);
	for (int i = 2; i < N-1; i++)
	{
		d[i] = max(d[i - 1], d[i - 2] + a[i]);
		if (d[i]>maxval)
			maxval = d[i];
	}
	//取a[N-1]
	d[0] = a[N - 1];
	d[1] = d[0];
	for (int i = 2; i < N - 1; i++)
	{
		d[i] = max(d[i - 1], d[i - 2] + a[i-1]);
		if (d[i]>maxval)
			maxval = d[i];
	}
	cout << maxval << endl;
	return 0;
}

2.买苹果:买了n个苹果。超市有袋子,只有两种规格,分别是装6个和装8个,如果买的苹果正好能装整数个袋子,就输出能使用 的袋子的最小的数值,如果不能恰好装,输出-1;

这题我看题目给的约束是苹果数在1-100之间,想的不是很大,于是我用递归做的

#include <iostream>

using namespace std;

bool apple(int n,int& count)
{
	if (n == 0)
		return true;
	if ((n < 6 && n >= 1) || n == 7 || n<0)
		return false;
	if (apple(n - 8, count))
	{
		count++;
		return true;
	}
	if (apple(n - 6, count))
	{
		count++;
		return true;
	}
	return false;

}

int main()
{
	int num;
	cin >> num;
	int daishu = 0;
	if (apple(num, daishu))
		cout << daishu << endl;
	else
		cout << -1 << endl;

}
 估计在苹果数很多的情况下空间或时间不符要求,看网上有人用了循环

#include <iostream>
#include <algorithm>

using namespace std;

int main()
{
	int num;
	cin >> num;
	int ans = 1000; //苹果数不能到1000
	for (int i = 0; i < 20; i++)
	{
		for (int j = 0; j < 20; j++)
		{
			if (6 * i + 8 * j == num)
			{
				ans = min(ans, (i + j));
			}
		}
	}
	if (ans == 1000)
		ans = -1;
	cout << ans << endl;
	return 0;
}
3.输入一个数,分别用它表示成2到N-1进制,然后对这些进制表示的数把它当成十进制求和,求它的进制和的平均数。结果用分数表示,需要约分到最简形式

比如说一个数4,它的2进制表示为100,三进制表示为11,所以它的和是111,平均为111/2,输出就以这种格式输出。

#include <iostream>
using namespace std;

int jinzhi(int n, int num)
{
	int sum = 0;
	while (n)
	{
		sum += (n%num);
		n = n / num;
	}
	return sum;
}

int gongyueshu(int num1, int num2)
{
	if (num1 % num2 == 0)
		return num2;
	int r;
	while (num1 % num2)
	{
		r = num1 % num2;
		num1 = num2;
		num2 = r;
	}
	return num2;
}

int main()
{
	int n;
	cin >> n;
	int sum = 0;
	int count = 0;
	for (int i = 2; i < n; i++)
	{
		sum += jinzhi(n, i);
		count++;
	}
	int yueshu = gongyueshu(sum, count);
	cout << sum / yueshu << "/" << count / yueshu << endl;
	return 0;
}




具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
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