BZOJ 1113: [Poi2008]海报PLA 裸单调栈

vscode配置matlab工作环境 前面有两篇文章我们分别讲了在vscode里面如何配置C语言环境和python环境,那两篇文章总体来说比较复杂,当然这篇也有许多有趣的问题。 附上链接: 文章目录matlab简介基本要求code runner插件与matlab相关的插件添加路径小结code runner是否支持更多语言更多选择另一个选择 matlab简介 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人,控制系统等领域。 MATLAB是ma 阅读详情

Description

N个矩形,排成一排. 现在希望用尽量少的矩形海报Cover住它们.
Input

第一行给出数字N,代表有N个矩形.N在[1,250000] 下面N行,每行给出矩形的长与宽.其值在[1,1000000000]2 1/2 Postering
Output

最少数量的海报数.
Sample Input
5

1 2

1 3

2 2

2 5

1 4

解题思路: 单调栈的水题,维护一个递增的单调栈,退栈时如果遇到相等,就代表可以少用一张海报。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int stk[10000010], top, n, w, h, ans;
int main(){
    cin >> n;
    for(int i = 1; i <= n; i++){
        cin >> w >> h;
        while(h <= stk[top]){
            if(h == stk[top]) ans++;
            top--;
        }
        stk[++top] = h;
    }
    cout << n - ans << endl;
    return 0;
}
在 Esp32 摄像头上实现边缘脉冲 FOMO 物体检测 本文将详细介绍如何在 Esp32 摄像头上实现边缘脉冲 FOMO 物体检测,并提供实现源码 阅读详情

相关推荐

bzoj1113【poi2008】海报PLA

单调栈

AaronPolaris 1516

DRAM知识整理系列(三):部分时序参数整理

一、tCL-tRCD-tRP-tRAS(第一时序) 内存是根据行和列寻址的,当请求触发后,最初是tRAS(Active to precharge Delay),预充电后,内存才真正开始初始化RAS(Row Address Strobe)。一旦tRAS激活后,RAS开始进行需要数据的寻址。首先是行地址,然后初始化tRCD(RAS to CAS Delay),周期结束,接着通过CAS(Column Address Strobe)访问所需数据的十六进制地址。其中,从CAS开始到CAS结束,就是CAS延迟(即t

不吃鱼的猫的博客 7万+

bzoj1113[Poi2008]海报PLA*

bzoj1113[Poi2008]海报PLA 题意: N个矩形,排成一排。现在希望用尽量少的矩形海报盖住它们。不能盖到矩形之外的地方。n≤250000。 题解: 发现如果有一对矩形高度相等,且中间的矩形高度都比它们高,那么就可以省下一个矩形海报。故可以用个单调递增的栈维护。 代码: 1 #include <cstdio> 2 #include <c...

anheku1562的博客 189

DSPACE仿真平台的使用

DSPACE仿真平台的使用 文章目录DSPACE仿真平台的使用1.ModelDesk新建项目2.MotionDesk引入项目3.ControlDesk引入项目4.项目整合运行 我们使用DSPACE仿真平台软件来模拟小汽车的自动驾驶。 总共需要用到DSPACE大类下的三个软件:ModelDesk、ControlDesk、MotionDesk。 1.ModelDesk新建项目 在桌面上点击ModelDesk图标,打开DSPACE—ModelDesk 选择 File 标签,侧边栏选择 New,点击 New A

qq_42582489的博客 7527

数分实战(01):Global_Superstore数据集解析与商业洞察

本文以Global_Superstore零售数据集为例,手把手指导数据分析实战全流程。从数据清洗、探索性分析到深度商业洞察,详细解析了如何通过Python处理缺失值与异常值,进行销售利润分析、客户细分与地理分析,并探讨了折扣与利润的微妙关系。文章旨在帮助读者建立数据分析思维框架,从数据中挖掘可指导实际业务决策的核心洞察。

weixin_28487433的博客 342

BZOJ1113 Poi2008 海报PLA【单调栈】【水】

BZOJ1113 Poi2008 海报PLA Description N个矩形,排成一排. 现在希望用尽量少的矩形海报Cover住它们. Input 第一行给出数字N,代表有N个矩形.N在[1,250000] 下面N行,每行给出矩形的长与宽.其值在[1,1000000000]2 1/2 Postering Output 最少数量的海报数. Sample Input 5 1 2 1 3 2 2 2...

Dream_maker的博客 423

别只刷题了!我用834分经验告诉你,华为HCIP大数据考试(H13-723)这样准备更高效

本文分享了华为HCIP大数据认证(H13-723)834分通关的高效备考经验。通过分析考试动态、题库验证技巧和章节优先级策略,帮助考生超越单纯刷题,系统化掌握核心知识点。特别强调实时流处理和离线批处理等重点章节,提供黄金90分钟临场发挥策略,助力考生一次性通过考试。

weixin_38168786的博客 459

bzoj1113: [Poi2008]海报PLA

单调栈

ACoder 395

SEED-VIG数据集实战:5步搞定驾驶员疲劳检测模型(附Python代码)

本文提供了一份基于SEED-VIG数据集的驾驶员疲劳检测模型实战指南。通过五个核心步骤——数据准备、特征提取、模型训练、优化评估及部署思路,详细讲解了如何利用脑电信号构建分类器,并附有完整的Python代码,帮助开发者快速上手这一智能座舱关键技术。

w1x2y3的博客 263

Unity最强动作战斗框架?Combat System Framework 深度解析

Combat System Framework 并不是一个简单的角色控制器,而是一套完整的动作游戏战斗开发框架。它借鉴了现代 AAA 游戏常见的架构思想,以 Gameplay Tag 为核心,结合 ScriptableObject 数据驱动设计,将技能、属性、Buff、伤害、武器、动画通知等系统有机整合在一起。同时,配套的可视化动画时间轴、Root Motion 工具和实时预览窗口,大幅优化了动作开发流程。当然,这套框架也有一定的学习门槛。

2403_88403568的博客 681

BZOJ 1113: [Poi2008]海报PLA(单调栈)

Description N个矩形,排成一排. 现在希望用尽量少的矩形海报Cover住它们. Input 第一行给出数字N,代表有N个矩形.N在[1,250000] 下面N行,每行给出矩形的长与宽.其值在[1,1000000000]2 1/2 Postering Output 最少数量的海报数. 题解: 经典的单调栈题目,海报的向后延伸一定是以最低的边缘为上界的,所以扫到和栈顶元素相等的就可以节省...

qq_43544481的博客 275

深度学习实战102-基于深度学习的网络入侵检测系统,利用各种AI模型和pytorch框架实现网络入侵检测

在明确了研究背景后,我们需要设定明确的项目目标。本项目的核心目标是开发一个高精度、低延迟的网络入侵检测系统检测准确率:达到95%以上,确保系统能够有效识别各类已知和未知的入侵行为。响应时间:控制在毫秒级范围内,以实现实时监测和快速响应。模型鲁棒性:在面对不同类型的网络环境和攻击手法时,系统需保持稳定的性能输出。可扩展性:系统设计需考虑未来可能面临的新型威胁,便于后续升级和维护。

微学AI的博客 1792

bzoj1113[Poi2008]海报PLA

Description N个矩形,排成一排. 现在希望用尽量少的矩形海报Cover住它们. Input 第一行给出数字N,代表有N个矩形.N在[1,250000] 下面N行,每行给出矩形的长与宽.其值在[1,1000000000]2 1/2 Postering Output 最少数量的海报数. Sample Input 5 1 2 1 3 2 2 2 5 1

We are OIers 894

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

【POI 2008】【bzoj 1113】海报PLA(单调栈)

好久没用过单调栈了 练练手 最多贴n块海报 我们发现能省海报的情况 当且仅当有两个矩形 他们高度一样 而中间夹着的矩形都比且他们高 维护高的单调栈 每加入一个矩形 判断它左边第一个小于等于它高度的矩形的高度是否等于它的高度 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; template<class T> inline v...

Android66666的博客 228

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

【洛谷3467/BZOJ1113】[POI2008]海报PLA-Postering(单调栈)

题目:洛谷3467分析:(ti jie shuo)这题是个单调栈经典题。单调栈就是栈元素递增或递减的栈,这里只考虑递增。新元素入递增栈时,先将所有比它大的元素弹出,然后让新元素入栈,这样保证栈顶永远是最大的元素,代码如下:(a是新元素)while(top&gt;0&amp;&amp;stack[top]&gt;a)top--; stack[++top]=a;然后来分析这道题。我这种蒟蒻乍一看一脸懵...

Inspector_Javert 381

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

BZOJ1113: [Poi2008]海报PLA

Description N个矩形,排成一排. 现在希望用尽量少的矩形海报Cover住它们. Input 第一行给出数字N,代表有N个矩形.N在[1,250000] 下面N行,每行给出矩形的长与宽.其值在[1,1000000000]2 1/2 Postering Output 最少数量的海报数. 题解:先假设一共盖住一个矩形需要一张海报,那么需要n张海...

dcaqnjmx39255的博客 168

BZOJ 1113 [Poi2008]海报PLA

题目链接 https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1113 思路 单调栈,如果栈顶小于当前,说明栈顶必须用单独的一张盖住了,如果栈顶等于当前,说明可以用同一张盖住。 代码 #include <cstdio> const int maxn=25000...

dilei7762的博客 135

BZOJ 1113: [Poi2008]海报PLA 单调栈

Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 162 MB Submit: 1153 Solved: 785DescriptionN个矩形,排成一排. 现在希望用尽量少的矩形海报Cover住它们.Input第一行给出数字N,代表有N个矩形.N在[1,250000] 下面N行,每行给出矩形的长与宽.其值在[1,1000000000]2 1/2 PosteringOutput最

Monica 441

BZOJ1113:[POI2008]PLA

浅谈栈:https://www.cnblogs.com/AKMer/p/10278222.html 题目传送门:https://lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1113 从左往右扫,分情况讨论。 1、如果当前矩形和上一个矩形高度一样,那么就直接融为一体就好了。 2、如果当前矩形比上一个高,那么在上一个高度以内的部分由之前的部分延伸过来,高出的那一...

aga28832的博客 134

[BZOJ1113][Poi2008]海报PLA

Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 162 MB Description N个矩形,排成一排. 现在希望用尽量少的矩形海报Cover住它们. Input 第一行给出数字N,代表有N个矩形.N在[1,250000] 下面N行,每行给出矩形的长与宽.其值在[1,1000000000] Output 最少数量的海报数. Sample Input 5 1 2 1 3 2 2 ...

dxyinme-Zz 367

bzoj 1113: [Poi2008]海报PLA

1113: [Poi2008]海报PLA Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MB Submit: 910  Solved: 584 [Submit][Status][Discuss] Description N个矩形,排成一排. 现在希望用尽量少的矩形海报Cover住它们. Input 第一行给出数字N,代表有N个矩形.N在[1,

clover_hxy的博客 786

BZOJ 1113 [Poi2008]海报PLA 单调栈

BZOJ 1113 [Poi2008]海报PLA 单调栈

-Claude 1549

Bzoj1113:[Poi2008]海报PLA:贪心+单调栈

题目链接:1113:[Poi2008]海报PLA 发现只要有一个向上凸起的矩形,就会ans++ 所以用一发单调栈维护高度值,宽度并没有什么卵用 #include #include #include #include using namespace std; const int maxn=1000010; int n,m,sta[maxn],a[maxn],ans=0; int main(){

蜜の夜明け 440

bzoj 1113: [Poi2008]海报PLA(栈)

1113: [Poi2008]海报PLA Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MB Submit: 1272  Solved: 870 [Submit][Status][Discuss] Description N个矩形,排成一排. 现在希望用尽量少的矩形海报Cover住它们. Input 第一行给出数字N,代表有N个矩形.N在[1

加载中... 404

[BZOJ1113][Poi2008]海报PLA(单调栈)

人生就是一场对种种困难无尽无休的斗争,一场以寡敌众的战斗。

zyf2000 747
上一篇: BZOJ 1112: [POI2008]砖块Klo 平衡树,思维,枚举
下一篇: BZOJ 1115: [POI2009]石子游戏Kam 阶梯尼姆游戏
just_sort
博客等级 码龄11年 2357粉丝 1667原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值