UVALive 7092 Islands in the Data Stream

本文解析了一道算法题目,目标是计算在一个特定条件下,序列中满足“岛”定义的子序列数量。通过三重循环暴力求解,检查每个可能的子序列是否满足条件,即所有元素大于其两端相邻元素,以此计数。文章提供了完整的C++代码实现。

Sample Input 4 1 0 0 1 1 2 2 1 1 0 1 2 0 2 0 1 2 4 3 1 3 4 5 2 1 0 3 0 1 2 4 4 1 0 2 4 1 0 0 4 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0

Sample Output 1 4 2 8 3 6 4 10

题意:一个集合里边的所有元素都大于集合两端的前一个和后一个元素,则这个集合为一个岛,求岛的数量。

比赛的时候无脑翻译错题意以为是依次消去最小的要消几次,可怕的是四个样例结果都刚好是对得上的,让我没怀疑自己理解错了!!!英语渣真心伤不起。

思路:三个循环从头开始暴力,用集合长度作为一个变量,符合条件的就计数加一。

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
int a[20],sum,flag;
int main()
{
    int t,k,n;
    cin>>t;
    while(t--)
    {
        cin>>n;
        for(int i=1;i<=12;i++)
        {
            cin>>a[i];
        }
        sum=0;
        for(int i=2;i<=11;i++)
        {
            for(int j=i;j<=11;j++)
            {
                flag=1;
                for(int k=i;k<=j;k++)
                {
                    if(a[k]<=a[i-1]||a[k]<=a[j+1])
                    {
                        flag=0;
                        break;
                    }
                }
                //cout<<flag<<endl;
                if(flag==1)
                {
                    sum++;
                }
            }
        }
        cout<<n<<" "<<sum<<endl;
    }
    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软件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实现一键化建模的方法。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/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,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,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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