1004.Let the Balloon Rise

解决比赛中气球颜色统计的问题,通过记录每种颜色出现的次数并找出最多的一种。

原题描述:

Problem Description
Contest time again! How excited it is to see balloons floating around. But to tell you a secret, the judges' favorite time is guessing the most popular problem. When the contest is over, they will count the balloons of each color and find the result.

This year, they decide to leave this lovely job to you. 
 

Input
Input contains multiple test cases. Each test case starts with a number N (0 < N <= 1000) -- the total number of balloons distributed. The next N lines contain one color each. The color of a balloon is a string of up to 15 lower-case letters.

A test case with N = 0 terminates the input and this test case is not to be processed.
 

Output
For each case, print the color of balloon for the most popular problem on a single line. It is guaranteed that there is a unique solution for each test case.
 

Sample Input
5 green red blue red red 3 pink orange pink 0
 

Sample Output
red pink

一开始很天真的想直接把颜色做下标。。累加排最大值就好了。。。但是字母字符串变为数字???好吧不现实。。。

但还是可以用数组来记录,color[下标][颜色]记录每个输入过得颜色,count[下标]记录数量

#include <stdio.h>
#include <string.h>
int main ( )
{
    int N , i , j , count[ 1001 ] ;
    char color[ 1001 ] [ 20 ] ;
    while ( (scanf("%d",&N ) ) != EOF && N )
    {
        for ( i = 0 ; i < N ; i ++ )
        {
            scanf("%s",color[ i ] ) ;
            for ( j = 0 ; j < i ; j ++ )
                if ( strcmp ( color[ i ] , color[ j ] ) == 0 )
                    count[ i ] ++ ;
        }
        int max = 0 , index = 0 ;
        for ( i = 0 ; i < N ; i ++ )
            if ( count[ i ] > max )
            {
                max = count[ i ] ;
                index = i ;
            }
        printf("%s\n",color[ index ] );
    }
    return 0;
}

其实最主要的就是怎么把相同的颜色放在一起计数,这里用的是将输入的这个颜色字符串和之前所有的作比较。



内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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