Duff and Weight Lifting - 587A

本文介绍了一种通过合并相似训练重量来最小化举重训练次数的方法。利用2^x+2^x=2^(x+1)的性质,将相同的重量合并为更高级别的重量,最终确定无法再合并的最小训练次数。

题目大意:某个人训练举重,他每次可以举起来2^wi的重量,不过这个人比较懒所以他想尽量减少训练的次数,如果所有的训练重量2^a1 +2^a2+....2^ak = 2^x,那么这些重量可以一次性训练(不需要连续),问他最少要训练几次才行。

 

分析:

已知 2^x+2^x = 2^(x+1),所以相同的是可以合并成下一个的,最后只需要判断,有多少个不能合成的即可。

代码如下:

#include<iostream>
#include<string.h>
#include<stdio.h>
#include<algorithm>
#include<math.h>
#include<queue>
using namespace std;

const int MAXN = 2e6+7;

int a[MAXN+1];

int main()
{
    int N, x, ans=0;

    scanf("%d", &N);

    for(int i=0; i<N; i++)
    {
        scanf("%d", &x);
        a[x] += 1;
    }

    for(int i=0; i<MAXN; i++)
    {
        a[i+1] += a[i] / 2;
        a[i] %= 2;
        ans += a[i];
    }

    printf("%d\n", ans);

    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/liuxin13/p/4921535.html

Porter-Duff算法是图像处理中用于颜色混合的一种技术,它由David Porter和Larry Duff在1984年提出。该算法主要用于计算两个像素的颜色应该如何混合以得到最终结果。在计算机图形学中,它常用于实现诸如透明度、遮罩、绘图等操作。 具体来说,Porter-Duff算法有几种不同的模式: 1. **源(Source)**:新像素完全覆盖旧像素,不考虑旧像素的颜色。 ```python new_color = old_color + src_color ``` 2. **目的地(Destination)**:新像素完全替换旧像素,不管src_color是什么。 ```python new_color = old_color ``` 3. **源过(Over)**:如果新像素比旧像素亮,则显示新像素;反之则保留旧像素。 ```python if src_alpha < old_alpha: new_color = old_color else: new_color = old_color * (1 - src_alpha) + src_color * src_alpha ``` 4. **源在下(In)**:只有当新像素完全位于旧像素内时才显示新像素。 ```python new_color = old_color * (1-src_alpha) + src_color * src_alpha * old_color / src_color ``` 5. **源在上面(Out)**:与"In"相反,只有新像素完全超出旧像素时显示新像素。 ```python new_color = src_color * (1-old_alpha) ``` 6. **清除(Clear)**:设置新像素为全透明(黑色)。 ```python new_color = (0, 0, 0, 0) ``` 这些模式可以通过调整alpha通道(透明度)来控制颜色混合的效果。在Python的图像处理库如PIL或OpenCV中,可以找到对Porter-Duff模式的支持。
评论
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