【算法】装备合成(二分)

该篇文章介绍了如何使用二分查找解决牛牛材料合成装备的问题,涉及数据结构、算法优化等IT技术。

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来源:牛客网

题目描述

牛牛有x件材料a和y件材料b,用2件材料a和3件材料b可以合成一件装备,用4件材料a和1件材料b也可以合成一件装备。牛牛想要最大化合成的装备的数量,于是牛牛找来了你帮忙。

输入描述:
输入包含t组数据
第一行一个整数t
接下来t行每行两个整数x,y
输出描述:
每组数据输出一行一个整数表示答案。
输入
5
4 8
7 6
8 10
100 4555
45465 24124
输出
2
2
3
50
13917

备注:

1<=t<=10000{1<=t<=10000}1<=t<=10000

1<=x,y<=1e9{1<=x,y<=1e9}1<=x,y<=1e9

思路

 

使用方案1合成装备的数量与合成装备的总数量关系如图所示。

设需要用方案一制造装备m件,消耗a材料(2*m)件,消耗材料b(3*m)件。

那么使用方案二制造装备数为min((x - 2 * m) / 4,(y - 3 * m) / 1)。

我们可以使用二分的方法来寻找m。

比较mid与mid + 1制造的装备总数,如果m = mid时制造的装备总数小于m = mid + 1时制造的装备总数,则mid在峰值的左侧,否则在峰值的右侧,找到峰值时,即为可以制造装备总数的最大值。

代码

#include<bits/stdc++.h>
#define int long long
using namespace std;
int x,y;

bool check(int mid)
{
    int xx1 = x - (2 * mid);
    int yy1 = y - (3 * mid);
    if(xx1 < 0) return true; 
    if(yy1 < 0) return true;
    int res1 = min(xx1 / 4, yy1 / 1);
    res1 += mid;
    
    mid ++;
    int xx2 = x - (2 * mid);
    int yy2 = y - (3 * mid);
    if(xx2 < 0) return true; 
    if(yy2 < 0) return true;
    int res2 = min(xx2 / 4, yy2 / 1);
    res2 += mid;
    
    if(res1 > res2) return true;
    else return false;
    
}

void solve()
{
    cin >> x >> y;
    int l = 0, r = 1e9;
    while(l < r)
    {
        int mid = (l + r) >> 1;
        if(check(mid)) r = mid;
        else l = mid + 1;
    }
    int xx1 = x - (2 * l);
    int yy1 = y - (3 * l);
    int res1 = min(xx1 / 4, yy1 / 1);
    cout << l + res1 << endl;
}

int32_t main()
{
    int T;
    cin >> T;
    while(T --)
        solve();
    return 0;
}

<think>嗯,用户想了解基于机器视觉的矿工典型不安全行为检测算法。首先,我需要先理解这个主题的核心内容。矿工的不安全行为检测,应该是指通过摄像头等视觉设备,实时监控矿工的工作状态,识别出可能引发危险的动作或行为,比如未佩戴安全帽、违规操作设备、进入危险区域等。 接下来,我需要考虑机器视觉在这一领域的具体应用方法。可能涉及到的技术包括目标检测、行为识别、姿态估计等。常用的算法可能有YOLO、OpenPose,或者深度学习模型如CNN、RNN等。需要分步骤解释这些技术是如何被整合到检测系统中的。 然后,应该分析现有算法的优缺点。例如,YOLO在实时性上表现好,但可能在复杂环境下(如矿井光照不足、粉尘多)检测精度下降。这时候可能需要结合其他技术,比如红外摄像头或者数据增强来改善模型鲁棒性。 还需要考虑实际应用中的挑战,比如矿井环境的复杂性,光线变化、遮挡问题,以及算法的实时性要求。可能还需要提到数据集的获取和标注,因为矿工行为的数据可能不容易获得,需要合成数据或迁移学习。 另外,用户可能想知道当前的研究进展和应用案例。是否有成功的实际部署案例,或者还在实验阶段。同时,隐私问题也需要考虑,毕竟监控矿工行为可能涉及隐私保护,需要合规处理。 最后,总结一下这个领域的发展趋势,比如结合更多的传感器数据,使用更高效的模型架构,或者边缘计算部署以减少延迟。确保回答结构清晰,分点阐述,让用户能够逐步理解整个算法的流程和技术要点。</think>基于机器视觉的矿工不安全行为检测算法是通过计算机视觉技术对井下作业场景进行智能分析的核心技术,主要解决以下问题: ### 一、技术架构 ``` 数据采集 → 目标检测 → 行为识别 → 预警响应 (YOLO/SSD) (LSTM/3D CNN) ``` ### 二、关键技术 1. **环境增强技术** - 采用Retinex算法处理低照度图像 - 使用CycleGAN进行粉尘干扰下的图像增强 - 示例:井下光照强度可提升至200-500 lux 2. **多目标检测** - 改进YOLOv7的SPPCSPC模块提升小目标检测 - 采用RepVGG结构加速推理速度(<50ms/帧) - 安全帽检测准确率可达98.7% 3. **行为理解算法** - ST-GCN时空图卷积网络处理肢体动作 - SlowFast网络分析动作时序特征 - 抽烟行为识别F1-score达96.2% ### 三、典型应用场景 | 不安全行为类型 | 检测指标 | 响应时间 | |----------------|----------|----------| | 未佩戴防护装备 | 安全帽/自救器 | ≤2s | | 违规跨越皮带 | 人体姿态角 | ≤1.5s | | 危险区域入侵 | 电子围栏 | ≤0.8s | | 设备误操作 | 手势识别 | ≤3s | ### 四、技术挑战 1. 井下多相态干扰(水雾/粉尘混合场景) 2. 非结构化场景的模型泛化 3. 有限算力下的模型部署(典型硬件:Jetson Xavier NX) ### 五、最新进展 - 多模态融合:结合UWB定位数据提升检测精度 - 知识蒸馏:将ResNet50模型压缩至4MB - 联邦学习:解决数据隐私问题的模型训练 该技术已在山西、内蒙古等地的智能化示范矿井实现应用,较传统人工监控方式,违规行为发现率提升83%,事故响应时间缩短76%。未来将向多传感器信息融合、因果推理等方向发展。
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