力扣:1450. 在既定时间做作业的学生人数

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import java.util.Arrays;

/**
 * @author xnl
 * @Description:
 * @date: 2022/8/19   22:05
 */
public class Solution {
    public static void main(String[] args) {
        Solution solution = new Solution();

    }

    /**
     * 直接暴力
     * @param startTime
     * @param endTime
     * @param queryTime
     * @return
     */
    public int busyStudent(int[] startTime, int[] endTime, int queryTime) {
        int ans = 0;
        for (int i = 0; i < startTime.length; i++){
            if (startTime[i] <= queryTime && endTime[i] >= queryTime){
                ans++;
            }
        }
        return ans;
    }


    /**
     * 差分数组
     * @param startTime
     * @param endTime
     * @param queryTime
     * @return
     */
    public int busyStudent2(int[] startTime, int[] endTime, int queryTime) {
        int n = startTime.length;
        int maxEndTime = Arrays.stream(endTime).max().getAsInt();
        if (maxEndTime < queryTime){
            return 0;
        }

        int[] cnt = new int[maxEndTime + 2];
        for (int i = 0; i < n; i++){
            cnt[startTime[i]]++;
            cnt[endTime[i] + 1]--;
        }
        int ans = 0;
        for (int i = 0; i <= queryTime; i++){
            ans += cnt[i];
        }
        return ans;
    }
}

【RT-DETR涨点改进】全网独家首发Conv改进篇 | SCI一区 2025 | RT-DETR引入轻量级CGHalfConv通道分组半卷积模块,含多种创新改进、有效提升检测精度 本文介绍引入 GC Half-convolution 模块可以显著提升 RT-DETR 在资源受限环境下的性能。该模块通过通道分组与半卷积结合,有效减少了参数量与计算量,增强了模型对不同尺度和复杂背景下目标的特征提取能力。在保持模型轻量化的同时,GC Half-convolution 能够更细致地区分目标的边缘纹理、颜色、结构等关键信息,从而提升检测精度。特别是在面对小目标、多类别、形态相近的目标时,该模块能提取更具判别性的局部与全局特征,优化 RT-DETR 的检测效果,并加快推理速度。 阅读详情

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