HDU 2095 兔龟赛跑

Isaac Sim 6 利用Replicator实现高效语义分割与实例分割(实践指南5.10) 本文详细介绍了如何利用Isaac Sim 6的Replicator工具高效生成语义分割和实例分割数据集。通过虚拟环境自动标注,效率提升20倍以上,特别适用于农业机器人等计算机视觉项目。文章包含环境配置、场景构建、批量标注技巧及实例分割处理等实战指南,帮助开发者快速掌握合成数据生成技术。 阅读详情

题目大意:兔子和乌龟赛跑,乌龟可以骑电动车,并且在路途中建立充电站,每次充电消耗t时间,每次充电后可以骑c距离,问比赛结果

思路:dp不能只是看i-1充电站的状态,因为有可能是在之前(0-i-1)的充电站直接充了电就直达当前所在站点的.所以对于每个充电站,要重新扫一遍.

dp[i]表示到达i站所用的时间最少是多少.

dp[i]一定是由前面的某一个站点充电后到达的最小值.但不一定是i-1这个站点.

在0~i-1中的站点到达i站点都可能有两种状态:

(1)骑电动车+蹬电动车

(2)骑电动车

 

AC Program(无注释版):

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<math.h>
#include<algorithm> 
#include<string.h>
#include<map>
#define inf 1000000000 
using namespace std;
int p[110];
double dp[110];
int main()
{
int sum,n,c,t,vr,vt1,vt2;
while(cin>>sum)
{
   cin>>n>>c>>t>>vr>>vt1>>vt2;
   p[0]=0;
   for(int i=1;i<=n;i++)
       cin>>p[i];
   p[n+1]=sum; 
   for(int i=1;i<110;i++)
        dp[i]=(double)inf; 
   dp[0]=0;
   for(int i=1;i<=n+1;i++)
   {
      for(int j=0;j<=i-1;j++)
      {
         double t1; 
         double t2,tmp;
         if(c<=p[i]-p[j])
           {
                t1=c*1.0/vt1;
                t2=(p[i]-p[j]-c)*1.0/vt2;
                tmp=dp[j]+t1+t2;
                if(j)
                     tmp+=t; 
                if(dp[i]-tmp>0.00001)              
                        dp[i]=tmp;
           }
         else if(c>p[i]-p[j])
               {
                  t1=(p[i]-p[j])*1.0/vt1;
                  tmp=dp[j]+t1;
                  if(j)
                      tmp+=t;
                  if(dp[i]-tmp>0.00001) 
                          dp[i]=tmp;              
               } 
                
      } 
             
   } 
   double tr=sum*1.0/vr;
   if(dp[n+1]-tr<0.00001)
       cout<<"What a pity rabbit!"<<endl;
   else
       cout<<"Good job,rabbit!"<<endl; 

}
return 0;} 


 

 

AC Program(注释版):

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<math.h>
#include<algorithm> 
#include<string.h>
#include<map>
#define inf 1000000000 
using namespace std;
int p[110];
double dp[110];//时间有可能是浮点数的 
int main()
{
int sum,n,c,t,vr,vt1,vt2;
while(cin>>sum)
{
   cin>>n>>c>>t>>vr>>vt1>>vt2;
   p[0]=0;
   for(int i=1;i<=n;i++)
       cin>>p[i];
   p[n+1]=sum; 
   for(int i=1;i<110;i++)
        dp[i]=(double)inf; 
   //memset(dp,inf,sizeof(dp));//double 类型的不能如此初始化? 
   dp[0]=0;
   for(int i=1;i<=n+1;i++)
   {
      for(int j=0;j<=i-1;j++)//j=i-1的,我勒个叉,一个小循环都如此纠结 
      {
         //double t1=c*1.0/vt1;//这里错了,是要以实际开的距离作为时间的 
         double t1; 
         double t2,tmp;
         if(c<=p[i]-p[j])//开电动车+蹬电动车 
           {
                t1=c*1.0/vt1;
                t2=(p[i]-p[j]-c)*1.0/vt2;
                tmp=dp[j]+t1+t2;
                if(j)
                     tmp+=t; 
                if(dp[i]-tmp>0.00001)              
                        dp[i]=tmp;
           }
         else if(c>p[i]-p[j])//全程开电动车 
               {
                  t1=(p[i]-p[j])*1.0/vt1;
                  tmp=dp[j]+t1;
                  if(j)
                      tmp+=t;
                  if(dp[i]-tmp>0.00001) 
                          dp[i]=tmp;              
               } 
                
      } 
             
   } 
   double tr=sum*1.0/vr;
   if(dp[n+1]-tr<0.00001)
       cout<<"What a pity rabbit!"<<endl;
   else
       cout<<"Good job,rabbit!"<<endl; 

}
//system("pause");
return 0;} 


 

 

 

YOLOv8改进 | Conv篇 | 轻量级下采样方法ContextGuided(大幅度涨点) ContextGuided通过创新的局部-全局协同机制,解决了传统下采样方法中细节丢失与上下文缺失的核心痛点。实验证明其在YOLOv8上可实现最高2.6%的mAP提升,且计算开销增加不足5%。这种即插即用的设计为实时目标检测系统提供了新的优化方向。创新启示:轻量化不代表简单裁剪,智能信息融合才是未来方向!下一步探索与Transformer结合构建混合架构多尺度上下文融合机制3D点云中的扩展应用资源获取完整训练代码:[GitHub链接]预训练模型:[Google Drive链接]讨论话题。 阅读详情

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