cf Learn from Life (简单贪心)

本文介绍了一种解决电梯运送多人最小所需时间的算法。通过将人们按目的地楼层排序,并采取从高到低的运送策略,算法能有效计算出完成运送任务并返回一楼所需的最短时间。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

有N个人站在一楼。一个电梯最多承载K个人。

每个人都有一个想去的楼层。f[1]....f[N]。 f[i]属于[2,2000]

从a层到b层需花费abs(a-b)秒。

问电梯送完所有人然后回到一楼至少需要多少秒。

 

 思路:

把每个人想去的楼层从小到大排序。

先把高层的人送完再送低层的人,每次送K个。(证明:送最高层的那个人的那一趟(完整)至少需要**时间,在这一趟中“顺带”把去次K-1高层楼的人送完)

 

代码:

int n,k;
int f[2005];

int main(){
    scanf("%d%d",&n,&k);
    rep(i,0,n-1) scanf("%d",&f[i]);
    sort(f,f+n);
    int ans=0;
    for(int i=n-1;i>=0;i-=k){
        ans+=((f[i]-1)*2);
    }
    printf("%d\n",ans);
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/fish7/p/4001216.html

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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