河边打水最短距离问题

描述

在河边有N户人家,他们每天都需要到河边去打水,后来政府拔款给大家修建一个水库。每户人家到水库的最短距离为沿河方向的距离差,问如何选择水库的位置,使所有人到水库的距离和最短?

输入描述

第一行一个数字N,表示有N户人。

接下来一行有N个数字d,表示每户人家在河流方向上的坐标。

输出描述

输出最短的距离和,一行一个结果。

用例输入 1

2
1 3

用例输出 1

2

用例输入 2

1
3

用例输出 2

0

提示

1<=N<=100000,0<=d<=2∗109。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
    long long n;
    cin>>n;
    long long li[n]={0};
    for (long long i=0;i<n;i++) cin>>li[i];
    sort(li,li+n);
    long long l=0,r=n-1;
    long long s=0;
    while (r>l)
    {
        s+=li[r]-li[l];
        r--;
        l++;
    }
    cout<<s;
}

### 河边溺水风险检测模型的IT实现与代码示例 河边溺水风险检测模型的构建通常涉及图像处理、计算机视觉和机器学习技术。以下是基于深度学习的目标检测模型YOLO(You Only Look Once)来实现河边溺水风险检测的完整解决方案[^1]。 #### 1. 数据集准备 为了训练一个有效的溺水风险检测模型,需要收集大量标注数据。这些数据应包括河边场景中的人员、水域边界以及潜在的危险区域。可以使用开源工具如LabelImg进行数据标注,并将数据分为训练集和测试集[^2]。 #### 2. 环境搭建 以下为YOLOv5模型的安装和运行环境配置: ```bash # 克隆YOLOv5仓库 git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 # 安装依赖 pip install -r requirements.txt ``` #### 3. 模型训练 将标注好的数据集按照YOLO格式整理后,可以通过以下命令启动训练过程: ```bash python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data dataset.yaml --weights yolov5s.pt ``` 其中,`dataset.yaml` 文件定义了数据集路径和类别信息[^3]。 #### 4. 推理代码示例 训练完成后,可以使用以下代码对河边场景进行实时检测: ```python import torch from PIL import Image import cv2 import numpy as np # 加载训练好的模型 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt') # 打开摄像头或读取视频文件 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 转换为PIL图像格式 img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # 模型推理 results = model(img) # 将结果绘制到原图上 result_img = np.squeeze(results.render()) result_img = cv2.cvtColor(result_img, cv2.COLOR_RGB2BGR) # 显示结果 cv2.imshow("Drowning Risk Detection", result_img) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` #### 5. 风险评估逻辑 在检测到目标后,可以根据目标的位置和水域边界计算潜在的风险值。例如,如果检测到的人体距离水域边缘小于一定阈值,则标记为高风险区域[^4]。 #### 6. 性能优化 为了提高模型的实时性,可以采用以下方法: - 使用更小的输入图像尺寸。 - 部署到支持TensorRT加速的GPU设备上。 - 对模型进行量化处理以减少计算量[^5]。 ---
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