575. Distribute Candies

本文介绍了一个简单的算法问题:如何将糖果平均分配给哥哥和妹妹,并确保妹妹获得尽可能多的不同种类的糖果。通过使用哈希表来记录不同种类的糖果数量,算法能够有效地计算出妹妹可以分得的最大糖果种类数。

将糖果数目平均分配给哥哥和妹妹,求出妹妹最大可分配到的糖果数目:

哥哥和妹妹分配到的糖果数目均为糖果总数目的一半,在分配的同时,优先保证新糖果种类分配给妹妹即可;那么妹妹可分配到的最大种类数目即为min(糖果总类数,糖果数目一半)

class Solution {
public:
    int distributeCandies(vector<int>& candies) {
        unordered_map<int,int> table;
        int ans=0;
        for(int i=0;i<candies.size();i++)
        {
            if(table.find(candies[i])==table.end())
            {
                table[candies[i]]=1;
                ans++;
            }
        }
        int half = candies.size()/2;
        return min(ans,half);
    }
};

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
Problem Statement You have an unlimited supply of two types of candies: small candies and large candies. The weight of a small candy is X grams, and the weight of a large candy is Y grams. Large candies are heavier than small candies (that is, X<Y). There are N children, numbered 1 to N. You have decided to distribute candies so that the following conditions are satisfied: For i=1,…,N, child i receives exactly A i ​ candies in total of the two types. The total weights of candies distributed to the N children are all equal. Determine whether there exists a distribution method that satisfies the conditions. If it exists, find the maximum possible value for the number of large candies distributed. DeepL 翻译    问题陈述 你有无限量的两种糖果:小糖果和大糖果。小糖果的重量是 X 克,大糖果的重量是 Y 克。大糖果比小糖果重(即 X<Y )。 有 N 个孩子,编号为 1 至 N 。 你决定分发糖果,以满足以下条件: 对于 i=1,…,N 来说, i 个孩子收到的两种糖果的总重量正好是 A i ​ 。 分给 N 个孩子的糖果的总重量都相等。 确定是否存在满足条件的分配方法。如果存在,求大号糖果分配数量的最大可能值。    Constraints 2≤N≤2×10 5 1≤A i ​ ≤10 9 1≤X<Y≤10 9 All input values are integers. DeepL 翻译    限制因素 2≤N≤2×10 5 1≤A i ​ ≤10 9 1≤X<Y≤10 9 所有输入值均为整数。    Input The input is given from Standard Input in the following format: N X Y A 1 ​ … A N ​ DeepL 翻译    输入 输入内容由标准输入法提供,格式如下 N X Y A 1 ​ … A N ​    Output If there is no distribution method that satisfies the conditions, output -1. If there exists a distribution method that satisfies the conditions, output the maximum possible value for the number of large candies distributed in such a distribution method. DeepL 翻译    输出 如果没有满足条件的分配方法,则输出 -1。 如果存在满足条件的分配方法,则输出这种分配方法所分配的大颗糖果数量的最大可能值。
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