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黑白图像直方图 发布时间: 2017年7月9日 18:30   最后更新: 2017年7月10日 21:08   时间限制: 1000ms   内存限制: 128M 描述 在一个矩形的灰度图像上,每个像素点或者是黑色的或者是白色的.黑色像素点用1表示,白色像素点用0表示.现在要求你编写一个程序,计算每列上黑色像素点的个数并输出.如下图所示是一个6∗8的黑板图像. 1 1 0 0 1 1 1 1  0 1 1 0 1 0 1 0  1 1 1 1 0 1 1 0  0 1 1 0 0 1 0 0 

正解:分块+bfs 解题报告: 先放个传送门,然后瞎扯淡下QAQ 突然感觉不停课大概是正确的选择QAQ 大概实在是没有天赋?明明都知道正解是分块甚至还听了下解法感觉理解了,再看一次依然没想到解法,,,好菜啊,,,所以这种明明都落实过然而再看一次还是做不出来的题目是最最应该写题解的了QAQ 昂不叨叨了说说这题正解 1)  显然的是每块石头能吸的磁石是固定的,不存在改变次序之后会有改变,所以直接拿得到哪个磁石就把这个磁石能吸到的磁石都加入 队列,bfs就好了 这里是个最简单的暴力想法?还是不难想的我

题目链接:传送门 描述在一片广袤无垠的原野上,散落着N块磁石.每个磁石的性质可以用一个五元组(x,y,m,p,r)描述,其中x,y表示其坐标,m是磁石的质量,p是磁力,r是吸引半径.若磁石A与磁石B的距离不大于磁石A的吸引半径,并且磁石B的质量不大于磁石A的磁力,那么A可以吸引B.小取酒带着一块自己的磁石L来到了这篇原野的(x0,y0)处,我们可以视为磁石L的坐标为(x0,y0).小取酒手持磁石L并保持原地不动,所有可以被L吸引的磁石将会被吸引过来.在每个时刻,他可以选择更换任意一块自己已经获得

描述 在一片广袤无垠的原野上,散落着N块磁石.每个磁石的性质可以用一个五元组(x,y,m,p,r)描述,其中x,y表示其坐标,m是磁石的质量,p是磁力,r是吸引半径.若磁石A与磁石B的距离不大于磁石A的吸引半径,并且磁石B的质量不大于磁石A的磁力,那么A可以吸引B.小取酒带着一块自己的磁石L来到了这篇原野的(x0,y0)处,我们可以视为磁石L的坐标为(x0,y0).小取酒手持磁石L并保持原地不动,所有可以被L吸引的磁石将会被吸引过来.在每个时刻,他可以选择更换任意一块自己已经获得的磁石(当然也可

将所有石头按距离远近排序,将所有取到的时候扔进堆里维护最大磁力强度. 贪心,每次用强度最强的磁石尝试吸引地上的石头,扫完区间以后,这块石头就再也不会用到了. 在此基础上可以做些小优化,比如说优化未取石头区间的起始点,比如说如果强度更小的石头范围也更小就不用它,等等. 比标解分块跑得还要快2333333 分块解法链接:http://www.cnblogs.com/SilverNebula/p/5929668.html #include<iostream> #include<cstdio&g

磁力块 Description 在一片广袤无垠的原野上,散落着N 块磁石.每个磁石的性质可以用一个五元组 (x,y,m,p,r)描述,其中x,y 表示其坐标,m 是磁石的质量,p 是磁力,r 是吸引半径.若磁石 A 与磁石B 的距离不大于磁石A 的吸引半径,并且磁石B 的质量不大于磁石A 的磁力,那 么A 可以吸引B. 小取酒带着一块自己的磁石L 来到了这篇原野的(x0,y0)处,我们可以视为磁石L 的坐 标为(x0,y0).小取酒手持磁石L 并保持原地不动,所有可以被L 吸引的磁石将会被吸引过

题意描述 磁力块 在平面内分布着 \(N\) 个磁力块,同时你的手上也有一块. 你一开始站在给定的坐标上,当磁力块之间满足互相吸引的条件时就可以吸引. 当你拿到新的磁石时你就可以用它来吸引更多的石头,求你能吸引到的最多的磁石个数. 算法分析 既然一开始就确定了磁石,我们只需要依次 BFS 手上已有的磁石并吸引更多的磁石入队即可. 关键在于判定磁石能否被吸引,如果直接循环判断复杂度是 \(O(N^2)\) 的,所以需要数据结构来优化. 维护一个多维的结构貌似可以用平衡树,但是更好的方法是用代码复杂

题目传送门 在一片广袤无垠的原野上,散落着N块磁石. 每个磁石的性质可以用一个五元组(x,y,m,p,r)描述,其中x,y表示其坐标,m是磁石的质量,p是磁力,r是吸引半径. 若磁石A与磁石B的距离不大于磁石A的吸引半径,并且磁石B的质量不大于磁石A的磁力,那么A可以吸引B.小取酒带着一块自己的磁石L来到了这片原野的(x0,y0)处,我们可以视磁石L的坐标为(x0,y0).小取酒手持磁石L并保持原地不动,所有可以被L吸引的磁石将会被吸引过来. 在每个时刻,他可以选择更换任意一块自己已经获得的磁石

CAS,即Compare and Swap,中文翻译为"比较并交换". 对于JUC包中,CAS理论是实现整个java并发包的基石.从整体来看,concurrent包的实现示意图如下: i++是一个非常经典的操作,它几乎充斥着我们每个人编写的代码中.我们知道i++是可以分解的,它分解为getI().i + 1 .setI三个步骤,所以它并不是原子操作.如果i==1,执行两次i++操作,我们期望的结果是3,但是结果有可能也是2: 那么有什么办法解决这个问题呢?肯定有!使用锁即可: sync

前面介绍了三个同步辅助类:CyclicBarrier.Barrier.Phaser,这篇博客介绍最后一个:Exchanger.JDK API是这样介绍的:可以在对中对元素进行配对和交换的线程的同步点.每个线程将条目上的某个方法呈现给 exchange 方法,与伙伴线程进行匹配,并且在返回时接收其伙伴的对象.Exchanger 可能被视为 SynchronousQueue 的双向形式.Exchanger 可能在应用程序(比如遗传算法和管道设计)中很有用. Exchanger,它允许在并发任务之间交

上篇博文([Java并发编程实战]-----"J.U.C":CyclicBarrier)LZ介绍了CyclicBarrier.CyclicBarrier所描述的是"允许一组线程互相等待,直到到达某个公共屏障点,才会进行后续任务".而CountDownlatch和它也有一点点相似之处:CountDownlatch所描述的是"在完成一组正在其他线程中执行的操作之前,它允许一个或多个线程一直等待".在JDK API中是这样阐述的: 用给定的计数 初始化

在上篇博客([Java并发编程实战]-----"J.U.C":Semaphore)中,LZ介绍了Semaphore,下面LZ介绍CyclicBarrier.在JDK API中是这么介绍的: 一个同步辅助类,它允许一组线程互相等待,直到到达某个公共屏障点 (common barrier point).在涉及一组固定大小的线程的程序中,这些线程必须不时地互相等待,此时 CyclicBarrier 很有用.因为该 barrier 在释放等待线程后可以重用,所以称它为循环 的 barrier.

ReentrantLock实现了标准的互斥操作,也就是说在某一时刻只有有一个线程持有锁.ReentrantLock采用这种独占的保守锁直接,在一定程度上减低了吞吐量.在这种情况下任何的"读/读"."读/写"."写/写"操作都不能同时发生.然而在实际的场景中我们就会遇到这种情况:有些资源并发的访问中,它大部分时间都是执行读操作,写操作比较少,但是读操作并不影响数据的一致性,如果在进行读操作时采用独占的锁机制,这样势必会大大降低吞吐量.所以如果能够做

前言 学习了一段时间J.U.C,打算做个小结,个人感觉总结还是非常重要,要不然总感觉知识点零零散散的. 有错误也欢迎指正,大家共同进步: 另外,转载请注明链接,写篇文章不容易啊,http://www.cnblogs.com/chenpi/p/5614290.html JSR 166及J.U.C 什么是JSR: JSR,全称 Java Specification Requests, 即Java规范提案, 主要是用于向JCP(Java Community Process)提出新增标准化技术规范的正式

1.问题:java文件出现了红J的问题,正常情况下应该是显示蓝色的C标识. 2.解决方案:切换到project视图下,找到app这个module里的build.gradle,在android结构里插入如下代码. sourceSets { main { java.srcDirs = ['src/main/java', 'src/main/定位的目录'] } }

//给定N个整数序列{A1,A2,A3...An},求函数f(i,j)=(k=i~j)Ak的求和 # include<stdio.h> void main() { ,sum1; ]={,-,,,,,-,,,-};//数组要定义的时候直接全部赋值 //int a[10];!!!!! // a[10]={1,-2,3,4,5,6, //给定N个整数序列{A1,A2,A3...An},求函数f(i,j)=(k=i~j)Ak的求和 # include<stdio.h> void main(

第一种方法: 用两重循环对每对点都试一下,然后取最大值即可,时间复杂度为O(n2) #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; int maxIndexDiff(int a[],int n){ ; ; i < n; ++ i){ ; j > i ; --j){ if(a[j]>a[i]) maxDiff = max(maxDiff,j-i); } } return maxDiff; }

本文来自http://blog.fens.me/nodejs-jasmine-bdd 粉丝日志 张丹   前言TDD(Test Driven Development)测试驱动开发,是敏捷开发中提出的最佳实践之一.jasmine很有意思的提出了BDD(Behavior Driven Development)行为驱动开发,诱发了我的好奇心,一探究竟. 测试驱动开发,对软件质量起到了规范性的控制.未写实现,先写测试,一度成为Java领域研发的圣经.随着Javascript兴起,功能越来越多,代码量越来

算法课无聊随手写了段c代码,发现了个问题,就要下课了,先记一下 for(int i = 0; i < 100; i ++) for(int j = 0; j < 100000; j ++) ; for(int i = 0; i < 100000; i ++) for(int j = 0; j < 100; j ++) ; 两个运行时间是不一样的,第一个比较快..

题目链接:http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/126708#problem/J 题意:求一段子的连续最大和,只要每个数都大于0 那么就会一直增加,所以只要和0 比较就行,如果加上一数小于0了那么肯定要重新开始找,否则就不断更新最大值就行 AC代码: #include<stdio.h> #include<string.h> ]; int main() { int t,a,i,max,n,sum,start,ends,f; scanf("