hdu 1003

Max Sum

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 100827    Accepted Submission(s): 23197


Problem Description
Given a sequence a[1],a[2],a[3]......a[n], your job is to calculate the max sum of a sub-sequence. For example, given (6,-1,5,4,-7), the max sum in this sequence is 6 + (-1) + 5 + 4 = 14.
 

Input
The first line of the input contains an integer T(1<=T<=20) which means the number of test cases. Then T lines follow, each line starts with a number N(1<=N<=100000), then N integers followed(all the integers are between -1000 and 1000).
 

Output
For each test case, you should output two lines. The first line is "Case #:", # means the number of the test case. The second line contains three integers, the Max Sum in the sequence, the start position of the sub-sequence, the end position of the sub-sequence. If there are more than one result, output the first one. Output a blank line between two cases.
 

Sample Input
2 5 6 -1 5 4 -7 7 0 6 -1 1 -6 7 -5
 

Sample Output
Case 1: 14 1 4 Case 2: 7 1 6
 

Author
Ignatius.L


//用sum和max_sun来记录临时最大和最终最大:
//1.当sum < 0时,重新计算,并记录此时临时下标,用于标记开始坐标。
//2.当sum > max_sum 时,记录开始下标和结束下标。
#include <stdio.h>
int main()
{
	int t, n, a, sum, max_sum, start, temp, end, i, k = 0;
	scanf("%d", &t);
	while (t--)
	{
		scanf("%d", &n);
		sum = -1;
		max_sum = -1001;
		for(i = 1; i <= n; i++)
		{
			scanf("%d", &a);
			if(sum < 0)
			{
				sum = a;
				temp = i;
			}
			else
				sum += a;
			if(sum > max_sum)
			{
				max_sum = sum;
				start = temp;
				end = i;
			}
		}
		k++;
		printf("Case %d:\n%d %d %d\n", k, max_sum, start, end);
		if(t)
			printf("\n");
	}
	return 0;
}

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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