hdu 3866 Moonfang's Birthday

本文介绍了一种使用C++实现的支付分配算法,确保在总金额固定的情况下,根据参与者先后顺序公平调整各人的支付金额。当支付金额存在歧义时,较早加入的成员将支付更多。
/* 关键:对存放num和money的节点进行二级排序 原文:“If there is still ambiguity, those who come first in the list pay more.” */ #define LOCAL #include<iostream> #include<cstdio> #include<cmath> #include<cstring> #include<cstdlib> #include<iomanip> #include<string> #include<algorithm> #include<ctime> #define N 10005 using namespace std; typedef struct { int num,money; }Node; Node pay[N]; int moneycmp(const void *p,const void *q) { if(((Node *)p)->money==((Node *)q)->money) return ((Node *)q)->num-((Node *)p)->num; return ((Node *)p)->money-((Node *)q)->money; } //关键点:由于总体是按money升序排列的,而money相同时先到者要多付 //按照这个思想多付者因该排到后头,故应该按num的降序排列 int numcmp(const void *p,const void *q) { return ((Node *)p)->num-((Node *)q)->num; } int main() { #ifdef LOCAL freopen("input.txt","r",stdin); freopen("output.txt","w",stdout); #endif int m,n,sum,i,ave; cin>>m; while(m--) { cin>>sum>>n; for(i=0;i<n;i++) {cin>>pay[i].money;pay[i].num=i;} qsort(pay,n,sizeof(Node),moneycmp); ave=sum/n; for(i=0;i<n-1;i++) { if(pay[i].money<ave) {sum-=pay[i].money;ave=sum/(n-i-1);} else if(pay[i].money>ave) {pay[i].money=ave;sum-=ave;ave=sum/(n-i-1);} else{sum-=ave;ave=sum/(n-i-1);} } if(sum>pay[n-1].money) { cout<<"IMPOSSIBLE"<<endl;continue;} else if(sum<pay[n-1].money) pay[n-1].money=sum; qsort(pay,n,sizeof(Node),numcmp); cout<<pay[0].money; for(i=1;i<n;i++) cout<<" "<<pay[i].money; cout<<endl; } return 0; }
【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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