POJ 2376 Cleaning Shifts

本文探讨了如何通过合理分配牛的工作时间来确保农场全天候清洁。目标是最少使用牛的数量,同时保证每个工作时段都有牛在岗。算法首先将牛的工作时间排序,然后逐个检查,确保工作时间无缝对接,实现资源最大化利用。

题目
Farmer John is assigning some of his N (1 <= N <= 25,000) cows to do some cleaning chores around the barn. He always wants to have one cow working on cleaning things up and has divided the day into T shifts (1 <= T <= 1,000,000), the first being shift 1 and the last being shift T.

Each cow is only available at some interval of times during the day for work on cleaning. Any cow that is selected for cleaning duty will work for the entirety of her interval.

Your job is to help Farmer John assign some cows to shifts so that (i) every shift has at least one cow assigned to it, and (ii) as few cows as possible are involved in cleaning. If it is not possible to assign a cow to each shift, print -1.
Input
Line 1: Two space-separated integers: N and T
Lines 2…N+1: Each line contains the start and end times of the interval during which a cow can work. A cow starts work at the start time and finishes after the end time.
Output
Line 1: The minimum number of cows Farmer John needs to hire or -1 if it is not possible to assign a cow to each shift.
Sample Input
3 10
1 7
3 6
6 10
Sample Output
2

题意:判断能否从头到尾都有牛在工作,如果能,最少要有几头牛

#include <stdio.h>
#include <algorithm>
using namespace std;
int n,t;
struct node  //结构体保存开始时间和结束时间
{
	int s,e;
};
node arr[1000010];
bool cmp(node a,node b)
{
	if(a.s!=b.s) return a.s<b.s;  //按开始时间从小到大排序
	else return a.e<b.e;  //如果开始时间相同就按结束时间排序
}
int main()
{
	scanf("%d%d",&n,&t);
	for(int i=0;i<n;i++)
	    scanf("%d%d",&arr[i].s,&arr[i].e);
	sort(arr,arr+n,cmp);
	if(arr[0].s!=1)  //最小的开始时间不等于1说明牛的工作时间不能覆盖整个时间段
	{
		printf("-1\n");
		return 0;
	}
	int start=1,end=-1,c=1;
	for(int i=0;i<n;i++)
	{
		if(arr[i].s<=start)  //除start==1时,start实质上是上一头牛工作结束时间+1,所以这条语句实质上是判断两头牛的工作时间是否可以衔接上(实际上下面的else if(arr[i].s<=end+1)  中已经判断过)
		{
			if(arr[i].e>end)  //当前牛的工作结束时间大于已存在结束时间时才更新结束时间,防止同一时段有多头牛工作,最大限度利用每头牛的工作时间
			    end=arr[i].e;
			if(end>=t)  //当前结束时间大于规定结束时间时说明已覆盖全部工作时区,结束程序
			{
				printf("%d\n",c);
				return 0;
			}
		}
		else if(arr[i].s<=end+1)  //arr[i].s<=end+1保证两头牛的工作时间可以衔接上
		{
			start=end+1; 
			c++;
			i--;  //执行这条语句后才能依据这头牛的工作结束时间更新整个区间结束时间,否则会未判断这一头牛的结束时间就直接跳到下一头牛,无法更新结束时间
		}  //这个else if 其实在为上面的if做前提工作
		else 
		{
			printf("-1\n");
		    return 0;
		}
	}
	if(end>=t)
	{
		printf("%d\n",c);
		return 0;
	}
	printf("-1\n");
	return 0;
}
【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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