C. Multi-Subject Competitiontime

本文探讨了在多学科竞赛中,如何通过动态规划策略选择参赛者以最大化团队技能总和。介绍了算法设计、排序技巧及STL的运用,展示了如何在限制条件下优化团队构成。
             C. Multi-Subject Competitiontime limit per test2 secondsmemory limit per test256 megabytesinputstandard inputoutputstandard outputA multi-subject competition is coming! The competition has mm different subjects participants can choose from. That's why Alex (the coach) should form a competition delegation among his students.He has nn candidates. For the ii-th person he knows subject sisi the candidate specializes in and riri — a skill level in his specialization (this level can be negative!).The rules of the competition require each delegation to choose some subset of subjects they will participate in. The only restriction is that the number of students from the team participating in each of the chosen subjects should be the same.Alex decided that each candidate would participate only in the subject he specializes in. Now Alex wonders whom he has to choose to maximize the total sum of skill levels of all delegates, or just skip the competition this year if every valid non-empty delegation has negative sum.(Of course, Alex doesn't have any spare money so each delegate he chooses must participate in the competition).InputThe first line contains two integers nn and mm (1≤n≤1051≤n≤105, 1≤m≤1051≤m≤105) — the number of candidates and the number of subjects.The next nn lines contains two integers per line: sisi and riri (1≤si≤m1≤si≤m, −104≤ri≤104−104≤ri≤104) — the subject of specialization and the skill level of the ii-th candidate.OutputPrint the single integer — the maximum total sum of skills of delegates who form a valid delegation (according to rules above) or 00 if every valid non-empty delegation has negative sum.ExamplesinputCopy6 3

2 6
3 6
2 5
3 5
1 9
3 1
outputCopy22
inputCopy5 3
2 6
3 6
2 5
3 5
1 11
outputCopy23
inputCopy5 2
1 -1
1 -5
2 -1
2 -1
1 -10
outputCopy0
NoteIn the first example it’s optimal to choose candidates 11, 22, 33, 44, so two of them specialize in the 22-nd subject and other two in the 33-rd. The total sum is 6+6+5+5=226+6+5+5=22.In the second example it’s optimal to choose candidates 11, 22 and 55. One person in each subject and the total sum is 6+6+11=236+6+11=23.In the third example it’s impossible to obtain a non-negative sum.



#include<bits/stdc++.h>

#include<iostream>

#include<algorithm>

using namespace std;

#define ll long long

ll ans;ll l;ll k,c;ll maxx;ll fi,se;

pair<ll,ll> p[1000000];

ll a[1000000];

int main()

{

   
int m,n;

   
while(cin>>m>>n)

    {

       
maxx=0;

       
memset(a,0,sizeof(a));

       
for(int i=0;i<m;i++)

       
{

           
cin>>fi>>se;

           
p[i]={fi,-se};

       
}

       
sort(p,p+m);

       
for(int i=0;i<m;i++)

       
{

           
if(p[i].first!=l)

           
{

                k=0;c=0;

                l=p[i].first;

           
}

           
k++;

           
c-=p[i].second;

           
if(c>0)

           
a[k]+=c;

           
maxx=max(maxx,a[k]);

       
}

       
cout<<maxx<<endl;

    }

 

   
return 0;

}


动态规划,用于最大值或者最小值,依赖于前面一次的情况。
每一次累加,保存到数组,由于后面总体数量可能少,个体多。
pair的使用,排序的一些小技巧。
要用一个变量累加一类的,数组下标,关联。

  • 注意清零
  • 为什么做不出来呢,嗯,因为没看题目,要会灵活使用STL,变量关联。
    其实还是比较简单的,可惜脑袋抽了。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
字符串 `PR_DOP_Res 03:16:39 SV015,CN0 43.02,EL 46,039,Multi 0.01, 0,0.02, 0, adj 0, -1.80 -0.60; prange: 21209188.01 Doppler: -309.32,dT -81134.94, 1 Satposvel: -14790946.080 6574987.815 20526807.617 -1917.944 -1956.448 -727.454` 是与卫星导航相关的数据记录,以下是对其各部分含义的解析: - `PR_DOP_Res`:这可能是数据记录的类型或标识,表示与伪距精度因子(Position Dilution of Precision,DOP)相关的结果记录。 - `03:16:39`:代表记录数据的时间,格式为时分秒。 - `SV015`:表示卫星编号,SV 是 Satellite Vehicle 的缩写,这里指的是编号为 015 的卫星。 - `CN0 43.02`:CN0 是 Carrier-to-Noise Density Ratio 的缩写,即载波噪声密度比,单位通常为 dBHz,这里表示该卫星的载波噪声密度比为 43.02 dBHz。 - `EL 46,039`:EL 代表卫星的仰角(Elevation),这里卫星的仰角为 46.039 度。 - `Multi 0.01, 0,0.02, 0`:Multi 可能表示多径效应相关的数据,后面的数值分别代表不同类型或不同时刻的多径效应测量值。 - `adj 0, -1.80 -0.60`:adj 可能表示某种调整值,后面的数值可能是调整的参数。 - `prange: 21209188.01`:prange 表示伪距(Pseudo-range),即接收机测量得到的卫星到接收机的距离,这里伪距值为 21209188.01 米。 - `Doppler: -309.32`:Doppler 表示多普勒频移,单位可能是 Hz,这里多普勒频移为 -309.32 Hz。 - `dT -81134.94`:dT 可能表示时间差或时钟偏差,这里的数值为 -81134.94 。 - `1`:这里的含义不太明确,可能是某种计数或标识。 - `Satposvel: -14790946.080 6574987.815 20526807.617 -1917.944 -1956.448 -727.454`:Satposvel 表示卫星的位置和速度信息。前三个数值 ` -14790946.080 6574987.815 20526807.617` 是卫星在三维空间中的位置坐标(单位可能是米),后三个数值 ` -1917.944 -1956.448 -727.454` 是卫星在三个方向上的速度分量(单位可能是米/秒)。 以下是一个简单的 Python 代码示例,用于解析这个字符串: ```python data_str = 'PR_DOP_Res 03:16:39 SV015,CN0 43.02,EL 46,039,Multi 0.01, 0,0.02, 0, adj 0, -1.80 -0.60; prange: 21209188.01 Doppler: -309.32,dT -81134.94, 1 Satposvel: -14790946.080 6574987.815 20526807.617 -1917.944 -1956.448 -727.454' # 解析时间 time_str = data_str.split(' ')[1] hours, minutes, seconds = map(int, time_str.split(':')) # 解析卫星编号 sv_number = data_str.split('SV')[1].split(',')[0] # 解析 CN0 cn0 = float(data_str.split('CN0 ')[1].split(',')[0]) # 解析仰角 el = float(data_str.split('EL ')[1].split(',')[0]) # 解析伪距 prange = float(data_str.split('prange: ')[1].split(' ')[0]) # 解析多普勒频移 doppler = float(data_str.split('Doppler: ')[1].split(',')[0]) # 解析卫星位置和速度 satposvel_str = data_str.split('Satposvel: ')[1] satposvel = list(map(float, satposvel_str.split())) print(f"时间: {hours}:{minutes}:{seconds}") print(f"卫星编号: SV{sv_number}") print(f"CN0: {cn0} dBHz") print(f"仰角: {el} 度") print(f"伪距: {prange} 米") print(f"多普勒频移: {doppler} Hz") print(f"卫星位置和速度: {satposvel}") ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值