zzu 10467: 控制食欲 --01背包

本文介绍了一个基于01背包问题的算法,用于解决在限定条件下如何选择零食以达到最大总重量的问题。通过输入零食种类数量及每种零食的重量,算法能够计算出在不超出规定总重量的情况下能吃到的最大重量。

10467: 控制食欲

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Description

MM像她的诸多姊妹一样,爱吃零食但又爱美,为了控制体重我们将她置于一个及其严格的节食计划之中。她每天食物不能超过H 克(5 <= H <= 45,000)。 过节啦,MM网购了许多零食,数数,居然有N种(<=500). 她自然想尽量多吃。MM算算每种零食的重量S_i (1 <= S_i <= H), , 计划自己在不超过节食的限制的前提下可以吃掉多少

Input

一行: 两个由空格隔开的整数: H 和 N 第2到第N+1行: 第i+1行是一个单独的整数,表示第 i 种零食重量S_i。

Output

一个单独的整数。表示MM最多可以吃的重量。

Sample Input

56 4
15
19
20
21

Sample Output

56

01背包,可以把H看做背包的容量,每一种零食的重量,也相当于重量。

<pre name="code" class="cpp">
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
using namespace std;
int main(){
	int h,n,a[505],i,j,sum,b[45005];
	while(~scanf("%d %d",&h,&n)){
		for(i=1;i<=n;i++)
			scanf("%d",&a[i]);
		memset(b,0,sizeof(b));
		for(i=1;i<=n;i++){
			for(j=h;j>=a[i];j--){
				b[j]=max(b[j],b[j-a[i]]+a[i]);
				//printf("%d\n",b[j]);
			}
		}
		printf("%d\n",b[h]);
	}
	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/高光谱影像的单类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软操作,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,同时注意软硬环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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