HDU1176(DP)

Problem Description

都说天上不会掉馅饼,但有一天gameboy正走在回家的小径上,忽然天上掉下大把大把的馅饼。说来gameboy的人品实在是太好了,这馅饼别处都不掉,就掉落在他身旁的10米范围内。馅饼如果掉在了地上当然就不能吃了,所以gameboy马上卸下身上的背包去接。但由于小径两侧都不能站人,所以他只能在小径上接。由于gameboy平时老呆在房间里玩游戏,虽然在游戏中是个身手敏捷的高手,但在现实中运动神经特别迟钝,每秒种只有在移动不超过一米的范围内接住坠落的馅饼。现在给这条小径如图标上坐标:


为了使问题简化,假设在接下来的一段时间里,馅饼都掉落在0-10这11个位置。开始时gameboy站在5这个位置,因此在第一秒,他只能接到4,5,6这三个位置中其中一个位置上的馅饼。问gameboy最多可能接到多少个馅饼?(假设他的背包可以容纳无穷多个馅饼)

 

 

Input

输入数据有多组。每组数据的第一行为以正整数n(0<n<100000),表示有n个馅饼掉在这条小径上。在结下来的n行中,每行有两个整数x,T(0<T<100000),表示在第T秒有一个馅饼掉在x点上。同一秒钟在同一点上可能掉下多个馅饼。n=0时输入结束。

 

 

Output

每一组输入数据对应一行输出。输出一个整数m,表示gameboy最多可能接到m个馅饼。
提示:本题的输入数据量比较大,建议用scanf读入,用cin可能会超时。
 

 

 

Sample Input


 

6 5 1 4 1 6 1 7 2 7 2 8 3 0

 

 

Sample Output


 

4

问题分析:用一个数组dp[t][x]表示在T秒X位置有一个饼落下,即用一个矩阵记录饼的位置,然后从底开始探索到最后最后一秒,

找出饼最多的路线。

自己的代码还未通过

#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
int dp[100001][12] = {0};
int maxn(int x, int y, int j)
{
	int q;
	q = (x > y ? x > j? x : j : y > j ? y : j);
	return q;
}
int main()
{
	
	int n, x, t;
	while (scanf("%d", &n) != EOF && n)
	{
		int m = 0;
		memset(dp, 0, sizeof(dp));
		for (int i = 0; i < n; i++)
		{
			scanf("%d %d", &x, &t);
			dp[t][x]++;
			if (t > m)m = t;
		}
		for (int i = m - 1; i >= 0; i--)
		{
			for (int j = 0; j <= 10; j++)
			{
				dp[i][j] += maxn(dp[i + 1][j + 1], dp[i + 1][j], dp[i + 1][j - 1]);
			}
		}
		printf("%d\n", dp[0][5]);
	}
}

AC代码:


#include<stdio.h>

#include<string.h>

#include<iostream>

#include<algorithm> 

using namespace std;

int dp[100001][12];//一开始数组开到11 WA了好几遍

int maxn(int a,int b,int c)

{

	int max1;

	max1=a>b?a:b;

	max1=max1>c?max1:c;

	return max1;

}

int main()

{

	int n,x,t;

	while(scanf("%d",&n)!=EOF&&n)

	{

		int i,j,m=0;

		memset(dp,0,sizeof(dp));

		for(i=0;i<n;i++)

		{

			scanf("%d%d",&x,&t);

			dp[t][x]++;

			if(t>m)

			m=t;

		}

		for(i=m-1;i>=0;i--)

		{

			//dp[i][0] += max(dp[i+1][0],dp[i+1][1]); 

			for(j=0;j<=10;j++)

			dp[i][j]+=maxn(dp[i+1][j+1],dp[i+1][j],dp[i+1][j-1]);//从三个方向寻找最大权值的方向

		} 

		printf("%d\n",dp[0][5]);

	}

	return 0;

}

 

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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