G - Porcelain(预处理加背包)

解决公主在发脾气时如何从货架上选择价值最大的瓷器进行破坏的问题。通过预处理和多重背包算法,实现对每一排瓷器最优选择的计算。
During her tantrums the princess usually smashes some collectable porcelain. Every furious shriek is accompanied with one item smashed.

The collection of porcelain is arranged neatly on n shelves. Within each shelf the items are placed in one row, so that one can access only the outermost items — the leftmost or the rightmost item, not the ones in the middle of the shelf. Once an item is taken, the next item on that side of the shelf can be accessed (see example). Once an item is taken, it can't be returned to the shelves.

You are given the values of all items. Your task is to find the maximal damage the princess' tantrum of m shrieks can inflict on the collection of porcelain.

Input

The first line of input data contains two integers n (1 ≤ n ≤ 100) and m (1 ≤ m ≤ 10000). The next n lines contain the values of the items on the shelves: the first number gives the number of items on this shelf (an integer between 1 and 100, inclusive), followed by the values of the items (integers between 1 and 100, inclusive), in the order in which they appear on the shelf (the first number corresponds to the leftmost item, the last one — to the rightmost one). The total number of items is guaranteed to be at least m.

Output

Output the maximal total value of a tantrum of m shrieks.

Example
Input

2 3
3 3 7 2
3 4 1 5

Output

15

Input

1 3
4 4 3 1 2

Output

9
题意:n个架子,每个架子分别有不同个物品,每个物品对应某个价值,每次只能从每一排的最左或者最右拿,一共要摔坏m个物品。问摔坏的最大价值为多少。先预处理,算出每排分别拿1,2,3......个物品的价值,再对比,最后背包求解,看代码意会意会。。。
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
int sum[110],ma[110],dp[100005];
int main()
{
    int n,m;
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=n;i++){
        int num;
        scanf("%d",&num);
        for(int j=1;j<=num;j++){
            int temp;
            scanf("%d",&temp);
            sum[j]=sum[j-1]+temp;
        }
        //预处理:
        memset(ma,0,sizeof(ma));
        for(int j=0;j<=num;j++){
            for(int k=0;k<=j;k++){
            ma[j]=max(ma[j],sum[k]+sum[num]-sum[num+k-j]);
            }//需要意会啊,不懂的列出几个应该就明白了
        }
        //多重背包:
        for(int j=m;j>=1;j--)
            for(int k=1;k<=min(j,num);k++)//要小于:num和j更小的那个,因为m可能大于一排的数量(因为开始m=j,即j可能大于num)。
        dp[j]=max(dp[j],dp[j-k]+ma[k]);
    }//一层一层记录与对比,所以for循环一直到这
    printf("%d\n",dp[m]);

}
训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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