UVa10118 - Free Candies dp+简单模拟

本文介绍了UVa10118-FreeCandies问题的解决思路,通过使用四维数组表示糖果堆状态,并结合位运算进行状态判断,实现了DFS搜索算法来找出最佳糖果选取方案。

UVa10118 - Free Candies


篮子里的状态就是取出的糖果堆得状态

所以用4维数组表示糖果堆得状态就行了

每次两种选择:

选一个糖果和篮子中的消除,或者选一个糖果放到篮子中。

判断是否相同还用到了位运算符

把每个颜色换成二进制数代表 就是一个某位上的二进制1

然后判颜色的时候就好判了

如果&为1,就说明篮子里已经有了

删掉的时候直接减就可以

其实就是dfs,只是多了个记忆化而已


#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<string>
#include<cstring>
#include<iomanip>
#include<iostream>
#include<stack>
#include<cmath>
#include<map>
#include<vector>
#define inf 0x3f3f3f3f
#define INF 1000000000
#define bug1 cout<<"bug1"<<endl;
#define bug2 cout<<"bug2"<<endl;
#define bug3 cout<<"bug3"<<endl;
using namespace std;
int mat[55][55];
int dp[50][50][50][50];
int n;
int dfs(int *top,int k,int s){
    int &m=dp[top[1]][top[2]][top[3]][top[4]];
    if(m!=-1)return m;
    if(top[1]==n&&top[2]==n&&top[3]==n&&top[4]==n||k==5)return m=0;
    for(int i=1;i<=4;++i){
        if(top[i]<n){
            int bit=1<<mat[i][top[i]];//
            top[i]++;
            if(bit&s){//我已开始用bit&s==1,, 这样是不对的。。
                m=max(m,dfs(top,k-1,s-bit)+1);//自己再写的时候,没有用bit,而是都写mat[I][top[I]],  结果就会错,因为top[I]++了
            }
            else if(k<5){
                m=max(m,dfs(top,k+1,s+bit));
            }
            top[i]--;
        }
    }
    return m;
}
int main(){
    while(~scanf("%d",&n)&&n){
        memset(mat,0,sizeof(mat));
        //下面不可以是 for(int i=1;i<=n;++i) 多去思考这个二维图
        for(int i=0;i<n;++i){//太醉了,就是因为这个地方我的是从1开始的, 别人的代码是从0开始的,结果查错查了很久,
            scanf("%d%d%d%d",&mat[1][i],&mat[2][i],&mat[3][i],&mat[4][i]);
        }
        int top[8]={0};
        memset(dp,-1,sizeof(dp));
        cout<<dfs(top,0,0)<<'\n';

    }


}



胚胎实分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实分割的多边形标注,适用于实分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
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