hdu 1176

这段代码展示了如何使用动态规划解决一个关于获取免费馅饼的问题。程序读取输入的馅饼数量和时间,通过填充二维数组dp来计算在特定时间可以得到的最大馅饼数。动态规划更新过程中,遍历时间并最大化馅饼获取。最终,输出在时间0时可以获得的最大馅饼数。

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免费馅饼

#include<bits/stdc++.h> 
using namespace std;
#define MXX 15
#define MXT 100010
int n,dp[MXT][MXX];
int main()
{
	int T,t,x;
	while(scanf("%d",&n),n){
		T=0;
		memset(dp,0,sizeof dp);
		for(int i=1;i<=n;++i){
			scanf("%d %d",&x,&t);
			dp[t][x]++;
			if(T<t)
			T=t;
		}
		for(int i=T;i>=0;--i){
			for(int j=0;j<=10;++j){
				dp[i][j]=max(dp[i+1][j-1],max(dp[i+1][j+1],dp[i+1][j]))+dp[i][j];
			}
		}
		printf("%d\n",dp[0][5]);
	}
	return 0;
}
在机器人操作系统(ROS)中,机器视觉是机器人感知和理解周围环境的关键技术。robot_vision功能包专注于这一领域,集成了多种视觉处理技术,包括摄像头标定、OpenCV库应用、人脸识别、物体跟踪、二维码识别和物体识别,极大地拓展了ROS在视觉应用方面的能力。 摄像头标定:作为机器视觉的基础,摄像头标定用于消除镜头畸变并获取相机的内参和外参。在ROS中,camera_calibration包提供了友好的用户界面和算法,帮助计算相机参数矩阵,为后续的图像校正和三维重建提供支持。 OpenCV:OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库,在ROS中扮演着重要角色。robot_vision功能包可能包含OpenCV的示例代码和节点,涵盖图像处理、特征检测、模板匹配和图像分割等功能,这些功能对机器人视觉系统至关重要。 人脸识别:ROS中的人脸识别结合了图像处理和机器学习技术。robot_vision可能集成了基于OpenCV的人脸检测算法,如Haar级联分类器或Adaboost方法,甚至可能包含深度学习模型(如FaceNet或SSD),帮助机器人实现人脸的识别和跟踪,提升人机交互能力。 物体跟踪:物体跟踪使机器人能够持续关注并追踪特定目标。在ROS中,通常通过卡尔曼滤波器、粒子滤波器或光流法实现。robot_vision功能包可能包含这些算法的实现,助力机器人完成动态目标跟踪任务。 二维码识别:二维码是一种高效的信息编码方式,常用于机器人定位和导航。ROS中的二维码包可用于读取和解析二维码,而robot_vision可能进一步封装了这一功能,使其更易于集成到机器人系统中。 物体识别:作为机器视觉的高级应用,物体识别通常涉及深度学习模型,如YOLO、SSD或Faster R-CNN。robot_vision功能包可能包含预训练的模型和对应的ROS节点,使机器人能够识别环境中的特
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