zoj 3149 Breadtree(朴素DP)

本文介绍了一个关于果实生长的模拟问题及解决方法。在一个空节点开始,每天每个节点都会生长一个果实并产生新的节点(每节点最多产生K个新节点)。当果实总数超过1234567890时停止生长。文章详细解释了解题思路,通过动态规划算法求解第N天的果实总数。

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题目大意:

第1天的时候,有一个空节点。之后每一天,每一个节点都会长一颗果实。并且再生成一个节点(每个节点最多生成K个节点)。

当果实的总数大于1234567890个时,就不会再生长了。问第N天的时候一共有多少个果实。


解题思路:

这个题目有显然的最优子结构问题,定义dp[i]等于某一个节点i天后生成的果实数。

那么dp[i] = i+dp[i-1]+dp[i-2]+...+dp[i-k];

具体的原因就是:某一个节点的总果实数等于他本身的i个加前一天生成的节点所增加的果实再加。。。。


而且能够看出来这个增长是平方级别的。那么复杂度大约就是根号1234567890。


#include <cstdio>
#include <cstring>
typedef long long LL;
#define maxn 66666
#define INF 1234567890
using namespace std;
LL dp[maxn];
LL sum[maxn];
LL n,k;
int main()
{
    while(scanf("%lld %lld",&n,&k),n||k)
    {
        if(k ==0)
        {
            printf("%lld\n",n-1>INF+1?INF+1:n-1);
            continue;
        }
        n--;
        memset(dp,0,sizeof dp);
        memset(sum,0,sizeof sum);
        LL ans = -1;
        for(int i = 1;i <= n;i++)
        {
            dp[i] = i + sum[i-1];
            if(i-k-1>=0) dp[i]-= sum[i-k-1];
            sum[i] = dp[i]+sum[i-1];
            if(dp[i] > INF)
            {
                n = i;
                break;
            }
        }
        printf("%lld\n",dp[n]);
    }
    return 0;
}


内容概要:本文详细介绍了如何利用MobileNet和TensorFlow开发一个高效的移动端垃圾分类系统。首先,作者使用Kaggle上的垃圾分类数据集进行预处理,采用ImageDataGenerator进行数据增强,确保模型能够应对不同拍摄条件下的垃圾图像。接着,通过迁移学习方法,使用预训练的MobileNetV2作为基础模型,并对其顶部结构进行了修改,以适配四分类任务。为了防止过拟合,加入了GlobalAveragePooling2D和Dropout层。训练过程中采用了Adam优化器和余弦退火学习率调度策略,同时使用ReduceLROnPlateau回调机制动态调整学习率。最后,将模型转换为TFLite格式以便在移动设备上高效运行,并解决了RGB通道顺序的问题,使得模型能够在红米Note等低端设备上流畅运行,达到60fps的速度,内存占用仅200MB。 适合人群:对机器学习、深度学习感兴趣的开发者,尤其是希望了解如何在移动端部署图像分类模型的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于需要快速、准确地进行垃圾分类的应用场景,如智能垃圾桶、环保应用等。目标是提高垃圾分类效率,减少人为错误,推动智能化垃圾分类系统的普及。 其他说明:文中提到的一些优化技巧,如数据增强、模型结构调整以及学习率调度等,对于提升模型性能至关重要。此外,针对实际部署中遇到的问题,如RGB通道顺序不一致等,提供了具体的解决方案。
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