2021-5-16 周赛 C-Cats Codeforces Gym 102875C

在这里插入图片描述
题意:
有无数个[1,20]的数,输出长度为n的数列,其中相等的数不能相邻,且每两个相等的数之间的最小数都比这两个相等的数小。
输出数列。
思路:
先生成一个 1 ,然后在这个 1 两边插入 2 ,即 2 1 2;
再在 2 两边插入 3 ,即 3 2 3 1 3 2 3
观察可知 x 的最多出现次数为 2^(x-1)
那么我们可以从第一个数开始构造出长度大于1e5的序列 ,再输出下标1~n的数
由2^0 + 2^1 + 2^2+…+ 2^(n-1) = 2^n - 1可知n为17就差不多够了)))
有错请大佬指出www

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int inf = 0x3f3f3f3f;
const int mod = 1e9 + 7;
const int maxn = 1e5 + 5;
const double pi = 3.14;
using namespace std;
int dp[2000005];
int main()
{
    int n, pos = 1, pos11 = 1, cnt = 1, c = 1;
    cin >> n;
    for (int i = 17; i >= 1; i--)
    {
        pos = pos11;
        c = 1;
        while (c <= (int)pow(2, i - 1))
        {
            dp[pos] = i;
            c++;
            pos += pow(2, 18 - i);
        }
        pos11 = pow(2, 18 - i);
    }
    for (int i = 1; i <= n; i++)
    {
        cout << dp[i] << ' ';
    }

    return 0;
}
数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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