洛谷P2776 [SDOI2007]小组队列 链表 + 模拟

本文详细介绍了如何使用C++实现一种特殊的队列操作,包括元素的入队和出队,特别关注了队列被弹空的情况处理。通过具体代码示例,展示了如何有效地管理和更新队列中的元素类型及状态。

有些细节需要注意:
1.编号和元素种类都从0开始标号。
2.需要特判一下队列被弹空的情况。
Code:

#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
const int maxn = 1000000 + 4;
int typ[maxn], tail[maxn];
int head[maxn], nex[maxn], cur[maxn], cnt, back;
int main()
{
   // freopen("in.txt","r",stdin);
    int n,m, ops, pre = 1;
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i = 1;i <= n; ++i)
    {
        scanf("%d",&typ[i]);
        typ[i] += 1;
    }
    scanf("%d",&ops);
    while(ops--)
    {
        char A[10];
        scanf("%s",A);
        if(A[1] == 'u')
        {
            int u,k;
            scanf("%d",&k);
            k += 1;
            u = typ[k];
            if(!tail[u] || tail[u] == back)
            {
                nex[back] = ++ cnt;
                cur[cnt] = k;
                tail[u] = back = cnt;
            }
            else 
            {
                nex[++cnt] = nex[tail[u]], cur[cnt] = k;
                nex[tail[u]] = cnt, tail[u] = cnt;
            }
        }
        else
        {
            printf("%d\n",cur[pre] - 1);
            if(typ[cur[nex[pre]]] != typ[cur[pre]] ) tail[typ[cur[pre]]] = 0;
            pre = nex[pre] ? nex[pre] : cnt + 1;
        }
    }
    return 0;
}
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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