hdu 3732 Ahui Writes Word

面对大量英语词汇学习挑战,Ahui力求通过限定复杂度的方式获得最大价值词汇组合。此问题通过转换为多重背包再优化为0-1背包问题解决。

 Ahui Writes Word

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)     Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 480    Accepted Submission(s): 73
Problem Description
We all know that English is very important, so Ahui strive for this in order to learn more English words. To know that word has its value and complexity of writing (the length of each word does not exceed 10 by only lowercase letters), Ahui wrote the complexity of the total is less than or equal to C.
Question: the maximum value Ahui can get.
Note: input words will not be the same.
 
Input
The first line of each test case are two integer N , C, representing the number of Ahui’s words and the total complexity of written words. (1 ≤ N ≤ 100000, 1 ≤ C ≤ 10000)
Each of the next N line are a string and two integer, representing the word, the value(Vi ) and the complexity(Ci ). (0 ≤ Vi , Ci ≤ 10)
 
Output
Output the maximum value in a single line for each test case.
 
SampleInput
5 20
go 5 8
think 3 7
big 7 4
read 2 6
write 3 5
 
SampleOutput
15

 

解题思路:数据量太大,可以转换为多重背包问题,转换后再将多重背包用2进制优化成0-1背包问题。

             

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
HDU 3732 (Queue) 是一个经典的队列操作题目,在这个题目的设定下,你需要处理一系列关于入队、出队的操作,并最终输出特定的结果。这类问题通常会涉及到数据结构中的“队列”这一概念。 ### 题目概述 在 HDU 3732 中,你将面对的是一个标准的队列入栈和出栈的问题变种。它可能会给出一些序列化的指令集,包括: - 入队(push) - 出队(pop) 并且最后询问某些元素的状态或顺序等信息。 ### 解决思路 为了应对这个问题,你可以采用双端队列的数据结构或者两个栈模拟队列的方式来解决问题。以下是具体的步骤: 1. **初始化**:创建所需的辅助变量及容器,如 `queue` 或者一对用于模拟队列行为的栈 (`stackIn`, `stackOut`)。 2. **处理命令流**:遍历输入命令列表,根据不同类型的命令做相应动作: - 对于每一个 push 操作直接添加到指定位置; - 当遇到 pop 命令,则从头部移除元素;如果是用栈实现的话需要特殊处理,比如先全部倒入另一个栈再弹出顶部元素作为当前最先进来的那个值被移走。 3. **生成结果**:按照题目要求整理并返回正确的输出内容。 4. **注意事项** - 确保每次只对有效范围内的索引执行插入/删除操作。 - 考虑边界条件,例如空队列出队等情况下的异常处理。 ### 示例代码片段(Python 实现) ```python from collections import deque def process_queue_commands(commands): queue = deque() for command in commands: if "in" == command[0]: value = int(command.split()[1]) queue.append(value) elif "out" == command and len(queue)>0: print("Pop element:", queue.popleft()) # 示例用法 commands = ["5", "in 8", "in 9", "out"] process_queue_commands(commands[1:]) ``` 请注意实际比赛中给定的具体细节可能有所差异,请参考原题描述进行调整。
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