C++七倍龙珠(sevenbead)

这是一道关于计算问题的编程挑战。题目描述了一位寻找龙珠的小Z需要解决一个数学谜题,即从一串包含不同数字的龙珠中,找出连续的龙珠,使得它们的数字和为7的倍数。要求选取的龙珠数量尽可能多。输入包含龙珠总数及每个龙珠的数字,输出能选取的龙珠最大数量。当不存在满足条件的连续龙珠时,输出0。题目提供了一些输入输出样例,并给出了解决问题的思路和AC代码,时间复杂度为O(N)。

七倍龙珠(sevenbead)

题目描述
有一个广为流传的神话:“凑齐七颗龙珠,就可以召唤神龙”。小Z听到这个传说以后激动不已,下定决心一定要凑齐七颗龙珠,召唤神龙。从此,小Z踏上了寻找七龙珠的艰辛路途,经过漫长而又艰苦的跋涉,小Z终于找到了传说中的龙珠山,此情此景,让小Z激动不已,小Z仰天大笑:“哈哈哈, 我终于可以召唤神龙了”。然而就在他笑声结束的一刹那,一个白胡子老爷爷出现了,他对小Z说道:“小伙子,不要高兴的太早,规则改了,你首先要破解我的谜题,才可以召唤神龙”,小Z大惊失色,赶忙问道什么谜题?白胡子老爷爷手一挥,在小Z的面前出现了N颗排成一行的龙珠,每个龙珠上都有一个数字D,白胡子老爷爷说道,你可以从这N个龙珠中,选出连续的一些龙珠,但是有三个要求,第一,只可以连续的选取,不可以跳着选。第二:你选出的所有龙珠上的数字之和必须是7的倍数。第三:选取的龙珠要尽可能的多。最后白胡子老爷爷说道:“看你辛辛苦苦来到这里也不容易,你只需要告诉我在满足条件的前提下,最多可以收集到多少颗龙珠就可以了”。听到这里小科已经傻了,显然作为一个勇士,解决这类问题不是小科的强项,现在小Z希望你能帮他解决这个问题,如果你能成功的帮助他解决这个问题,他会把神龙借你骑几天。

输入格式
输入文件:sevenbead.in

第一行:一个正数N,代表龙珠的总数量。

第二行:N个用空格分隔的正整数,其中第i个正整数代表第i个龙珠上的数字Di。

输出格式
输出文件:sevenbead.out

一行,一个正整数,可以选取的龙珠的最大数量,如果不存在满足条件的龙珠则输出0.

输入输出样列
输入样例1:
8
1 8 7 6 5 4 2 3

输出样例1:
7
输入样例2:
3
1 2 3
输出样例2:
0
输入样例3:
5
7 1 1 1 1
输出样例3:
1
说明
样例1:8 + 7 + 6 + 5 + 4 + 2 + 3 = 35是7的倍数。最多可选取7个连续的龙珠。<

安全帽与口罩检测数据集 一、基础信息 数据集名称:安全帽与口罩检测数据集 图片数量: - 训练集:1690张图片 - 验证集:212张图片 - 测试集:211张图片 - 总计:2113张实际场景图片 分类类别: - HelmetHelmet:戴安全帽的人员,用于安全防护场景的检测。 - personwithmask:戴口罩的人员,适用于公共卫生监测。 - personwith_outmask:未戴口罩的人员,用于识别未遵守口罩佩戴规定的情况。 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于实际监控和场景采集,细节清晰。 二、适用场景 工业安全监控系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建自动检测人员是否佩戴安全帽的AI模型,适用于建筑工地、工厂等环境,提升安全管理效率。 公共卫生管理应用: 集成至公共场所监控系统,实时监测口罩佩戴情况,为疫情防控提供自动化支持,辅助合规检查。 智能安防与合规检查: 用于企业和机构的自动化安全审计,减少人工干预,提高检查准确性和响应速度。 学术研究与AI创新: 支持计算机视觉目标检测领域的研究,适用于安全与健康相关的AI模型开发和论文发表。 三、数据集优势 精准标注与实用性: 每张图片均经过标注,边界框定位准确,类别定义清晰,确保模型训练的高效性和可靠性。 场景多样性与覆盖性: 包含安全帽和口罩相关类别,覆盖工业、公共场所以及多种实际环境,样本丰富,提升模型的泛化能力和适应性。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于目标检测任务,便于快速集成和部署。 实际应用价值突出: 专注于工业安全和公共健康领域,为自动化监控、合规管理以及疫情防护提供可靠数据支撑,具有较高的社会和经济价值。
内容概要:本文围绕FOC电机控制代码实现与调试技巧在计算机竞赛中的应用,系统阐述了从基础理论到多场景优化的完整技术链条。文章深入解析了磁链观测器、前馈控制、代码可移植性等关键概念,并结合FreeRTOS多任务调度、滑动窗口滤波、数据校验与热仿真等核心技巧,展示了高实时性与稳定性的电机控制系统设计方法。通过服务机器人、工业机械臂、新能源赛车等典型应用场景,论证了FOC在复杂系统协同中的关键技术价值。配套的千行级代码案例聚焦分层架构与任务同步机制,强化工程实践能力。最后展望数字孪生、低代码平台与边缘AI等未来趋势,体现技术前瞻性。; 适合人群:具备嵌入式开发基础、熟悉C语言与实时操作系统(如FreeRTOS)的高校学生或参赛开发者,尤其适合参与智能车、机器人等综合性竞赛的研发人员(经验1-3年为佳)。; 使用场景及目标:① 掌握FOC在多任务环境下的实时控制实现;② 学习抗干扰滤波、无传感器控制、跨平台调试等竞赛实用技术;③ 提升复杂机电系统的问题分析与优化能力; 阅读建议:此资源强调实战导向,建议结合STM32等开发平台边学边练,重点关注任务优先级设置、滤波算法性能权衡与观测器稳定性优化,并利用Tracealyzer等工具进行可视化调试,深入理解代码与系统动态行为的关系。
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