题解系列019 + 比赛系列008 | 优快云 第二十三届编程竞赛题解 + 建议

这个AI工具可以把产品说明书转成演示视频,老板狂喜 回顾本文,我们从“传统视频制作的痛点”出发,拆解了AI将产品说明书转为视频的核心技术(NLP文本理解→CV画面生成→视频合成),并提供了3类工具实操方案(SaaS/开源/API)。推广成本降80%,制作效率提90%,产品迭代与推广终于能“同频”;摆脱对专业团队的依赖,自己就能快速产出高质量视频;对技术爱好者来说,这是一个“AI多模态融合”的绝佳实践案例(NLP+CV+语音合成的综合应用)。今天就找一份产品说明书,用HeyGen或Pictory试做一个视频。 阅读详情

一. 总体情况

得分: 25+25+10+25=85 (排名第 9)

在这里插入图片描述

二. 题目分析

第一题: 排查网络故障

题目

在这里插入图片描述

分析

本题十分简单, 只需考虑最坏情况, 从而尽量找靠中间的管道检查, 然后递推即可 (当然也可以一次性建立表达式).

代码
import math

def find_times(n):
    if n==2:
        return 0
    return find_times(math.floor(n/2)+1)+1

class Solution:
    def __init__(self) -> None:
        pass
    
    def solution(self, n):
        result = None

        result = find_times(n+2)

        return result

if __name__ == "__main__":


    n = int(input().strip())
    
    sol = Solution()
    result = sol.solution(n)

    print(result)

第二题: 零钱兑换

题目

在这里插入图片描述

分析

本题的输入处理确实有点耗时 qwq, 但其他部分还好, 一个简单的动态规划就能解决问题 (循环中看一下把 i i i 局部换成 i − j i-j i−j 能否达到更好效果).

代码
class Solution:
    def __init__(self) -> None:
        pass
    
    def solution(self, arr, targ):
        result = None

        dp = [targ + 1]*(targ +1)  
        dp[0] = 0  
        for i in range(1, targ + 1): 
            for j in arr:  
                if j <= i: 
                    dp[i] = min(dp[i], dp[i-j]+1)
         
        if dp[targ] > targ:
            return -1
        else:
            return dp[targ]

        return result

if __name__ == "__main__":


    strr = input().strip()
    
    strtmp = strr.split(',')
    
    str1 = []
    targ=0
    l = len(strtmp)
    
    if l==2:
        str1 = strtmp[0][1:-1]
        targ = strtmp[1]
    else:
        for j in range(l-1):
            if j==0:
                str1.append(strtmp[j][1:])
            elif j==l-2:
                str1.append(strtmp[j][:-1])
            else:
                str1.append(strtmp[j])
    targ = strtmp[l-1]
    
    newstr1 = [int(item) for item in str1]
    newaim = int(targ)
    
    sol = Solution()
    result = sol.solution(newstr1, newaim)

    print(result)

第三题: 清理磁盘空间

题目

在这里插入图片描述

第四题: 交际圈

题目

在这里插入图片描述

分析

经典的并查集问题: 详情可以看这里: 传送门. 主要策略在于路径压缩.


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YOLOv11涨点改进 | 全网独家创新,损失函数改进篇 | TGRS 2025 | 引入AdaFocalLoss损失函数,改进小目标检测,自适应聚焦小目标与样本分布不平衡,提升检测精度与训练稳定性 本文提出了一种改进YOLOv11模型的AdaFocalLoss损失函数,通过动态调节机制有效提升小目标检测性能。AdaFocalLoss融合了目标尺寸感知和IoU引导的自适应调节,解决了传统损失函数在小目标检测中的样本不平衡问题。该方法自动调整训练权重,无需手动调参,显著提升了模型在多尺度目标、复杂背景下的检测精度和训练稳定性。实验表明,AdaFocalLoss能更好地平衡不同尺度目标的梯度分布,改善边界完整性,减少误检漏检。文章详细介绍了算法原理、实现代码和在YOLOv11中的集成方法,为提升目标检测性能 阅读详情

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