PAT 甲级 1008 Elevator (20 分)

本文探讨了一个简单的电梯调度问题,通过给定楼层请求列表,计算电梯完成所有请求所需的总时间。考虑到电梯上下楼的时间成本和在每一层停留的时间,提供了一段C++代码实现,旨在优化电梯运行效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1008 Elevator (20 分)

The highest building in our city has only one elevator. A request list is made up with N positive numbers. The numbers denote at which floors the elevator will stop, in specified order. It costs 6 seconds to move the elevator up one floor, and 4 seconds to move down one floor. The elevator will stay for 5 seconds at each stop.

For a given request list, you are to compute the total time spent to fulfill the requests on the list. The elevator is on the 0th floor at the beginning and does not have to return to the ground floor when the requests are fulfilled.

Input Specification:

Each input file contains one test case. Each case contains a positive integer N, followed by N positive numbers. All the numbers in the input are less than 100.

Output Specification:

For each test case, print the total time on a single line.

Sample Input:

3 2 3 1

Sample Output:

41

这题比较简单,代码如下:

#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
  int n, p=0, pnxt,step, time=0;
  cin>>n;
  for(int i=0;i<n;i++){
    cin>>pnxt;
    step=pnxt-p;
    p=pnxt;
    if(step>0){
      time=time+step*6;
    }else if(step<0){
      time=time-step*4;
    }
  }
  time=time+n*5;
  cout<<time;
  return 0;
  
}

 

 

 

 

 

在当今计算机视觉领域,深度学习模型在图像割任务中发挥着关键作用,其中 UNet 是一种在医学影像析、遥感图像处理等领域广泛应用的经典架构。然而,面对复杂结构和多尺度特征的图像,UNet 的性能存在局限性。因此,Nested UNet(也称 UNet++)应运而生,它通过改进 UNet 的结构,增强了特征融合能力,提升了复杂图像的割效果。 UNet 是 Ronneberger 等人在 2015 年提出的一种卷积神经网络,主要用于生物医学图像割。它采用对称的编码器 - 解码器结构,编码器负责提取图像特征,解码器则将特征映射回原始空间,生成像素级预测结果。其跳跃连接设计能够有效传递低层次的细节信息,从而提高割精度。 尽管 UNet 在许多场景中表现出色,但在处理复杂结构和多尺度特征的图像时,性能会有所下降。Nested UNet 通过引入更深层次的特征融合来解决这一问题。它在不同尺度上建立了密集的连接路径,增强了特征的传递与融合。这种“嵌套”结构不仅保持了较高辨率,还增加了特征学习的深度,使模型能够更好地捕获不同层次的特征,从而显著提升了复杂结构的割效果。 模型结构:在 PyTorch 中,可以使用 nn.Module 构建 Nested UNet 的网络结构。编码器部包含多个卷积层和池化层,并通过跳跃连接传递信息;解码器部则包含上采样层和卷积层,并与编码器的跳跃连接融合。每个阶段的连接路径需要精心设计,以确保不同尺度信息的有效融合。 编码器 - 解码器连接:Nested UNet 的核心在于多层次的连接。通过在解码器中引入“skip connection blocks”,将编码器的输出与解码器的输入相结合,形成一个密集的连接网络,从而实现特征的深度融合。 训练与优化:训练 Nested UNet 时,需要选择合适的损失函数和优化器。对于图像割任务,常用的损失
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