codeforce789A

本文介绍了一个比赛编程题目解决方案,通过三个计数器统计大于和小于给定阈值k的元素,并利用排序和取余操作来计算最终答案。文章提供了一段C++代码实现,详细展示了如何处理数据以达到最优解。

/*哇比赛时候vj炸了,去codeforce交题就有一种万分期待的感觉虽然题不难直接1A但是心里还是很舒服啊*/

/*这个题的思路是通过三个计数器计数,将大于k的与小于k的分为两组并统计数量cnt1,cnt2,还有一个总的计数器cnt计最终答案,通过对2*k取余各种操作完成详情看代码*/

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int maxn = 1e5+10;
int num[maxn];
bool cmp (int a, int b){
	return a > b;
}
int main()
{
	int n, k;
	while(scanf("%d%d", &n, &k) != EOF){
		memset(num, 0, sizeof(num));
		int cnt_s = 0;
		int cnt_b = 0;
		int cnt = 0;
		for(int i = 0 ; i < n; i++){
			scanf("%d", &num[i]);
			if(num[i] <= k) cnt_s++;
		}
		cnt_b = n - cnt_s;
		sort(num, num+n, cmp);
		for(int i = 0 ;i < cnt_b; i++){
			if(num[i] % (2*k) == 0) cnt = cnt + num[i]/(2*k);
			else{
				if(num[i]%(2*k) > k) cnt = cnt + (num[i]/(2*k) + 1);
				if(num[i]%(2*k) <= k) {cnt = cnt + (num[i]/(2*k)); cnt_s++;}   //主要是这里的cnt_s++,意思是这种情况将余的部分当做小于k的并++
			}	
		}
		//cout << cnt_s;
		if(cnt_s%2 == 0) cnt = cnt + cnt_s/2;
		else cnt = cnt + cnt_s/2 + 1;
		cout << cnt << endl;
	}
	return 0;
}


训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### Codeforces Problem or Contest 998 Information For the specific details on Codeforces problem or contest numbered 998, direct references were not provided within the available citations. However, based on similar structures observed in other contests such as those described where configurations often include constraints like `n` representing numbers of elements with defined ranges[^1], it can be inferred that contest or problem 998 would follow a comparable format. Typically, each Codeforces contest includes several problems labeled from A to F or beyond depending on the round size. Each problem comes with its own set of rules, input/output formats, and constraint descriptions. For instance, some problems specify conditions involving integer inputs for calculations or logical deductions, while others might involve more complex algorithms or data processing tasks[^3]. To find detailed information regarding contest or problem 998 specifically: - Visit the official Codeforces website. - Navigate through past contests until reaching contest 998. - Review individual problem statements under this contest for precise requirements and examples. Additionally, competitive programming platforms usually provide comprehensive documentation alongside community discussions which serve valuable resources when exploring particular challenges or learning algorithmic solutions[^2]. ```cpp // Example C++ code snippet demonstrating how contestants interact with input/output during competitions #include <iostream> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; // Process according to problem statement specifics } ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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