Hamburger String

本文介绍了一个有趣的编程问题——汉堡字符串问题。顾客们排队购买汉堡,如果队列中有两人穿着相同颜色的衣服,则他们之间的顾客将被服务。文章提供了一个C++程序来计算在特定条件下可以形成的汉堡字符串数量。
Hamburger String
Time Limit: 1000ms, Special Time Limit:2500ms, Memory Limit:65536KB
Total submit users: 17, Accepted users: 15
Problem 10865 : No special judgement
Problem description
  BUG is a famous burger shop. Lots of costumers wait for burgers outside the burger every morning, because those hamburgers are so unforgettable.

 

Costumers stand in a queue, they come one by one, the latest one join into the end.

When a costumer(A) come to the end of the queue, if there’s already someone(B), wearing the same color as him, people between them(including A and B, called Hamburger String) will be served.

Served people leave the queue immediately.

N people come one by one, given their colors, can you tell me how many Hamburger Strings are there? 
 

Input
  The first line is an integer T(T<=100).

 

Each case has an integer N(N<=100) in the first line.

Then N positive integers(<=20) follow, each corresponds a kind of color.

1 for red, 2 for yellow, and so on.
 

Output
  For each case output a single integer, indicating the number of Hamburger Strings are served.

 


 
Sample Input
3
1
1
2
2 2
10
1 2 3 4 3 1 2 4 1 5
Sample Output
0
1
2
Problem Source
  2011ACM国际大学生程序设计竞赛湘潭邀请赛

代码:

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstdio>
#define llt long long
using namespace std;

int a[30000];

int ans;
void dfs(int l,int r){
    if(l>=r) return ;
    for(int i=l+1;i<=r;++i){
        if(a[i]==a[l]){
            ans++;
            dfs(l+1,i-1);
            dfs(i+1,r);
            return ;
        }
    }

    dfs(l+1,r);
}
int main()
{
    int T;
    scanf("%d",&T);
    while(T--){
        int n;
        scanf("%d",&n);
        for(int i=1;i<=n;++i) scanf("%d",&a[i]);
        ans = 0;
        dfs(1,n);
        printf("%d\n",ans);
    }

    return 0;
}

 

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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