约瑟夫问题

首先是经典的约瑟夫问题的解法


#include <iostream>
#include <vector>
#include <cstring>
 
using namespace std;
 
/*
 *
 * 典型的约瑟夫问题
 * 约瑟夫问题是个有名的问题:N个人围成一圈,从第一个开
 * 始报数,第M个将被杀掉,最后剩下一个,其余人都将被杀掉。
 * 例如N=6,M=5,被杀掉的人的序号为5,4,6,2,3。最后剩下1号。
 *
 * 这里采用一个递归解题 我们按照序号从0开始 m-1个人退出
 * 假定第一个数到m-1的人退出后,那么将从下一个人重新计数
 * 我们假定这新的一轮开始的那个人序号为0,那么在这一轮
 * 的m-1个人退出。
 * 那么,反过来,如果我们知道了第i+1轮退出的人在i轮一定是j,
 * 我们可以通过 (j+m)%n 得知其在上一轮的位置
 *
 * @author: aisensiy(http://weibo.com/alistapart)
 */
int jos(int n, int m) {
    if(n==1) return 0;
    else return (jos(n-1, m) + m) % n;
}
int main()
{
    int n, m;
    cin>>n>>m;
    cout<<jos(n, m)<<endl;
    return 0;
}
然后poj 1012 是约瑟夫问题的一个变种,题目在这里 poj 1012


#include <iostream>
#include <vector>
#include <cstring>
/*
 * http://poj.org/problem?id=1012
 *
 * 约瑟夫问题的变种,采用完全的模拟会超时
 * 这里用到的一些技巧在下面的注释中会解答
 * 感谢mabaochang同学让我明白了本题最核心
 * 的trick.
 *
 * @author: aisensiy(http://weibo.com/alistapart)
 */
using namespace std;
 
int result[14];
int killed[14];
int next(int cur, int n) {
    while(1) {
        cur = (cur + 1) % n;
        if(!killed[cur]) {
            return cur;
        }
    }
}
bool work(int n, int m) {
    memset(killed, 0, sizeof(killed));
    int cur = 0, dead = 0;
    int count = n;
    while(1) {
        // 这里差不多就是最核心的trick了正常的约瑟夫问题这样的方式是不
        // 能获取正确的killed的人的位置的,但是由于本题要求是后k个人
        // 先被killed,那么前k个人的位置是不应该被移动的(一旦移动了则说
        // 明这时的m不满足条件,会break),并且只要满足每次killed人在k之
        // 后就行了,也不需要知道更具体的位置,采用这个公式就可以达到目的了
        cur = (cur + m - 1) % count;
        if(cur < n/2 && dead < n/2) return false;
        if(dead >= n/2) {
            return true;
        }
        killed[cur] = 1;
        dead++;
        count--;
    }
}
int main() {
    int j;
    // 由于一共只有这么十几个数据,那么为了避免在线的重复计算
    // 直接把所有结果算出来放到数组里就行了
    for(int i=1; i<=14; i++) {
        for(j=i+1; 1; j++)
            if(work(2 * i, j)) break;
        result[i-1] = j;
    }
 
    cin>>j;
    while(j) {
        cout<<result[j-1]<<endl;
        cin>>j;
    }
    return 0;
}
液体化学品实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:液体化学品实例分割数据集 图片数量: - 训练集:2550张图片 - 验证集:233张图片 - 测试集:82张图片 - 总计:2865张实际场景图片 分类类别: - 电池酸:常见的腐蚀性液体,用于电池等设备。 - 漂白剂:强氧化性液体,常用于清洁和消毒。 - 冷却剂:用于发动机或工业设备的散热液体。 - 燃料:如汽油、柴油等易燃液体。 - 液压燃料:用于液压系统的专用液体。 - 机油:润滑油,用于机械维护。 标注格式: YOLO格式,包含实例分割多边形标注,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于真实环境图像,格式为JPEG/PNG,覆盖多种场景。 二、适用场景 工业安全与检查: 数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割液体区域的AI模型,用于检测泄漏、溢出或不当存储,提升工作场所安全。 环境监测与风险评估: 集成至环境监控系统,实时识别污染物液体,支持环境保护和风险预警。 制造业与自动化: 在制造过程中监控液体使用和状态,实现质量控制和自动化管理。 学术研究与创新: 支持计算机视觉和人工智能在工业应用中的研究,促进算法开发和论文发表。 教育与培训: 可用于工程或安全培训课程,作为学习液体识别和处理的视觉资料。 三、数据集优势 精准标注与高质量: 每个实例分割多边形经过严格验证,确保标注准确性和一致性,覆盖液体区域的细节。 类别丰富多样: 包含六种关键工业液体,涵盖不同性质和风险,增强模型在多样场景下的识别能力。 真实场景数据: 图片来源于实际工业和环境设置,提供真实世界的挑战,提升模型的实用性和鲁棒性。 任务适配性强: 标注兼容YOLO等主流框架,便于快速集成和训练,支持实例分割及相关任务。 应用价值突出: 专注于工业安全和环境健康,为自动检测系统提供可靠数据,助力智能监控解决方案。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a7cc5c1f6849 简介 GitFlowPlus4Idea插件是一款基于mrtf-git-flow分支管理流程的Idea插件,它最主要的作用是用来简化分支管理流程,最大限度的防止误操作。 mrrtf.png 在初始化插件之前必须先保证仓库中具有分支。 主要功能如下: 插件配置文件可以加入GIT版本管理,在团队内部共享; 基于新建开发分支和修复分支; 基于重建测试分支和发布分支; 开发完成后将开发分支合并到测试分支; 测试完成后将开发分支合并到发布分支,并锁定发布分支; 发布完成后将发布分支合并到分支; 发布失败将解除发布分支的锁定; 只有锁定发布分支的人才能点[发布完成]和[发布失败] 所有执行的git命令都可以在"Event Log"查看 主要解决的问题 新建特性分支操作过程复杂,且容易出错; 提测等环节合并代码出错,老是将测试分支代码带上线; 解决多人同时发布,将未完成预发布测试的代码带上线; 解决发布完成后忘记将代码同步到分支; 发布完成后忘记打Tag; Switch To English switchtoenglish.gif 安装 在线安装 local_install.gif 离线安装 下载地址: https://.com/xiaolyuh/mrtf-git-flow-4idea/releases local_install.gif 插件入口 插件入口.png 插件入口有2个: 在Toolbar栏,这个需要显示Toolbar(View->Toolbar) 在Statusbar中 配置管理 每个仓库都需要进行插件初始化,配置完成后会生成一个配置文件,该文件可以添加到git版本管理中进行组内...
紫葡萄关键点检测数据集 一、基础信息 数据集名称:紫葡萄关键点检测数据集 图片数量: 训练集:1,250张图片 验证集:357张图片 测试集:179张图片 分类类别: 紫葡萄(purple_grape):常见的葡萄品种,用于农业检测和分析。 标注格式: YOLO格式,包含关键点坐标和类别标签,适用于关键点检测任务。 数据格式:图像文件,细节清晰。 二、适用场景 农业AI监测系统开发: 数据集支持关键点检测任务,帮助构建能够自动识别葡萄关键点并分析其生长状态的AI模型,辅助农民监控作物健康。 智能农业应用研发: 集成至农业机器人或无人机系统,提供实时葡萄检测功能,为精准农业提供数据支持。 学术研究与创新: 支持农业与计算机视觉交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 教育训练: 数据集可用于农业院校或培训机构,作为学习关键点检测技术和农业应用的重要资源。 三、数据集优势 精准关键点标注: 每个关键点均由坐标精确标注,确保模型能学习细粒度特征,适用于葡萄形态分析。 数据多样性高: 包含多种场景下的紫葡萄图像,提升模型在实际农业环境中的泛化能力。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接加载使用,支持关键点检测任务。 农业应用价值突出: 专注于紫葡萄关键点检测,为农业自动化监测和作物管理提供重要数据支撑,提高生产效率。
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