Ural 1787. Turn for MEGA

本文介绍了一个交通灯算法问题,该问题关注如何通过已知每分钟允许通过的车辆数及每分钟接近转弯处的车辆数来计算经过特定时间后的交通拥堵情况。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1787. Turn for MEGA

Time limit: 1.0 second
Memory limit: 64 MB
A traffic light at the turn for the “MEGA” shopping center from the Novomoskovskiy highway works in such a way that k cars are able to take a turn in one minute. At weekends all the residents of the city drive to the mall to take a shopping, which results in a huge traffic jam at the turn. Administration of the mall ordered to install a camera at the nearby bridge, which is able to calculate the number of cars approa
ching this turn from the city. The observation started n minutes ago. You should use the data from the camera to determine the number of cars currently standing in the traffic jam.

Input

The first line contains integers k and n (1 ≤ kn ≤ 100), which are the number of cars that can take a turn to “MEGA” in one minute and the number of minutes passed from the beginning of observation. The second line contains space-separated integers a1, …, an (0 ≤ ai ≤ 100), where aiis the number of cars that approached the turn during the i-th minute. The observation started at morning, when there were no cars at the turn.

Output

Output the number of cars currently standing in the traffic jam.

Samples

input output
5 3
6 7 2
0
5 3
20 0 0
5
Problem Author: Bulat Zaynullin
Problem Source: Ural Regional School Programming Contest 2010
每分钟可以通过k辆车
问n分钟后路上有几辆车

var n,k:integer;
var num:integer;
var ans:integer;
var i:integer;
begin
	read(k,n);
	ans:=0;
	for i:=1 to n do
	begin
		read(num);
		ans:=ans+num-k;
		if(ans<0) then ans:=0;
	end;
	writeln(ans);
end.



var n,k:integer;var num:integer;var ans:integer;var i:integer;beginread(k,n);ans:=0;for i:=1 to n dobeginread(num);ans:=ans+num-k;if(ans<0) then ans:=0;end;writeln(ans);end.

内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
### URAL Networks介绍 URAL Networks代表一种专注于处理复杂结构化数据的神经网络架构,尤其适用于图形和其他非欧几里得域的数据。这类网络旨在解决传统深度学习方法难以应对的问题,在这些领域中,输入数据通常不是简单的向量或网格状排列的像素。 #### 图形上的卷积操作 对于图形上定义的任务,研究主要集中在如何有效地将卷积运算推广到这种不规则结构之上[^1]。具体来说: - **消息传递神经网络 (MPNN)** 是一类重要的模型,能够很好地捕捉节点间的关系并应用于多个科学计算场景,比如量子化学等领域。 - **非局部神经网络 (NLNN)** 则引入了自注意力机制来增强特征表达能力,尽管其具体的实现细节可能不如某些其他变体那样清晰界定。 - **图形网络 (GN) 框架** 不仅为现有GNNs提供了一个强有力的理论基础,同时也强调了通过适当的设计可以促进更广泛的泛化性能——这对于构建具备更强推理能力和鲁棒性的AI系统至关重要。 ```python import torch from torch_geometric.nn import MessagePassing, global_mean_pool class SimpleGraphConv(MessagePassing): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(SimpleGraphConv, self).__init__() self.lin = torch.nn.Linear(in_channels, out_channels) def forward(self, x, edge_index): return self.propagate(edge_index, size=(x.size(0), x.size(0)), x=self.lin(x)) # Example usage of a simple graph convolution layer within an MPNN framework. ``` 上述代码片段展示了一个简化版的消息传递层实现方式,这是构成许多先进图神经网络的核心组件之一。 #### 应用实例 在实际应用方面,URAL Networks已经被成功部署到了诸如社交网络分析、推荐系统优化以及生物信息学等多个重要行业当中。特别是在涉及大规模异构交互模式识别的情况下表现出色。
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