最容易想到的解法是:从头到尾遍历每个加油站,并检查以该加油站为起点,最终能否行驶一周。我们可以通过减小被检查的加油站数目,来降低总的时间复杂度。 假设我们此前发现,从加油站 出发,每经过一个加油站就加一次油(包括起始加油站),最后一个可以到达的加油站是 (不妨设 )。 这就说明: 第一个式子表明无法到达加油站 y的下一个加油站,第二个式子表明可以到达 y 以及 y 之前的所有加油站。 现在,考虑任意一个位于 x,y 之间的加油站 z(包括 x 和 y),我们现在考察从该加油站出发,能否到达加油站 y的下一个加油站,也就是要判断 与 之间的大小关系。 从上面的推导中,能够得出结论:从 x,y之间的任何一个加油站出发,都无法到达加油站 y的下一个加油站。
但其实需要证明,证明详见: http://bookshadow.com/weblog/2015/08/06/leetcode-gas-station/ 看懂证明,才能看懂代码 结论1:若从加油站 A出发,恰好无法到达加油站C(只能到达C的前一站)。 则A与C之间的任何一个加油站B均无法到达C。 结论2:若储油量总和sum(gas) >= 耗油量总和sum(cost),则问题一定有解。
",x,1/x); return 0; } 四、关于作者 作者: C you again,从事软件开发 努力在IT搬砖路上的技术小白 公众号: 【C you again】,分享计算机类毕业设计源码 、IT技术文章、游戏源码、网页模板、程序人生等等 关于转载:欢迎转载博主文章,转载时标明出处 求赞环节:创作不易,记得 点赞+评论+转发 谢谢你一路支持
在一条环路上有 N 个加油站,其中第 i 个加油站有汽油 gas[i] 升。 你有一辆油箱容量无限的的汽车,从第 i 个加油站开往第 i+1 个加油站需要消耗汽油 cost[i] 升。 此时油箱有 = 0 + 4 = 4 升汽油 开往 4 号加油站,此时油箱有 4 - 1 + 5 = 8 升汽油 开往 0 号加油站,此时油箱有 8 - 2 + 1 = 7 升汽油 开往 1 号加油站,此时油箱有 7 - 3 + 2 = 6 升汽油 开往 2 号加油站,此时油箱有 6 - 4 + 3 = 5 升汽油 开往 3 号加油站,你需要消耗 5 升汽油,正好足够你返回到 3 号加油站。 我们从 2 号加油站出发,可以获得 4 升汽油。 此时油箱有 = 0 + 4 = 4 升汽油 开往 0 号加油站,此时油箱有 4 - 3 + 2 = 3 升汽油 开往 1 号加油站,此时油箱有 3 - 3 + 3 = 3 升汽油 你无法返回 2 号加油站
在一条环路上有 N 个加油站,其中第 i 个加油站有汽油 gas[i] 升。 你有一辆油箱容量无限的的汽车,从第 i 个加油站开往第 i+1 个加油站需要消耗汽油 cost[i] 升。 你从其中的一个加油站出发,开始时油箱为空。 如果你可以绕环路行驶一周,则返回出发时加油站的编号,否则返回 -1。 输入: gas = [1,2,3,4,5] cost = [3,4,5,1,2] 输出: 3 解释: 从 3 号加油站(索引为 3 处)出发,可获得 4 升汽油。 此时油箱有 = 0 + 4 = 4 升汽油 开往 4 号加油站,此时油箱有 4 - 1 + 5 = 8 升汽油 开往 0 号加油站,此时油箱有 8 - 2 + 1 = 7 升汽油 开往 1 号加油站 ,此时油箱有 7 - 3 + 2 = 6 升汽油 开往 2 号加油站,此时油箱有 6 - 4 + 3 = 5 升汽油 开往 3 号加油站,你需要消耗 5 升汽油,正好足够你返回到 3 号加油站。
题目 描述 在一条环路上有 N 个加油站,其中第 i 个加油站有汽油gas[i],并且从第i个加油站前往第i+1个加油站需要消耗汽油cost[i]。 你有一辆油箱容量无限大的汽车,现在要从某一个加油站出发绕环路一周,一开始油箱为空。 求可环绕环路一周时出发的加油站的编号,若不存在环绕一周的方案,则返回-1。 注意事项:数据保证答案唯一。 样例 现在有4个加油站,汽油量gas[i]=[1, 1, 3, 1],环路旅行时消耗的汽油量cost[i]=[2, 2, 1, 1]。则出发的加油站的编号为2。 解答 思路 油箱置空,从每个加油站出发,加油,减去消耗,出现小于零说明不能从该加油站出发。没有出现说明可以从这个加油站出发。 注意“环路”,用取余的方法循环。
题目描述 在一条环路上有 N 个加油站,其中第 i 个加油站有汽油 gas[i] 升。 你有一辆油箱容量无限的的汽车,从第 i 个加油站开往第 i+1 个加油站需要消耗汽油 cost[i] 升。 假设我们此前发现,从加油站 x 出发,每经过一个加油站就加一次油(包括起始加油站),最后一个可以到达的加油站是 y(不妨设 x<y)。 这就说明: 第一个式子表明无法到达加油站 y的下一个加油站,第二个式子表明可以到达 y以及 y之前的所有加油站。 现在,考虑任意一个位于 x,y之间的加油站 z(包括 x 和 y),我们现在考察从该加油站出发,能否到达加油站 y 的下一个加油站,也就是要判断 之间的大小关系。 从上面的推导中,能够得出结论:从 x,y之间的任何一个加油站出发,都无法到达加油站 y 的下一个加油站。
在一条环路上有 N 个加油站,其中第 i 个加油站有汽油gas[i],并且从第i个加油站前往第i+1个加油站需要消耗汽油cost[i]。 你有一辆油箱容量无限大的汽车,现在要从某一个加油站出发绕环路一周,一开始油箱为空。 求可环绕环路一周时出发的加油站的编号,若不存在环绕一周的方案,则返回-1。 注意事项 数据保证答案唯一。 样例 现在有4个加油站,汽油量gas[i]=[1, 1, 3, 1],环路旅行时消耗的汽油量cost[i]=[2, 2, 1, 1]。则出发的加油站的编号为2。 贪心 题目说数据保证答案唯一,也就是要么有且仅有一个这样的加油站,要么没有,先看没有的情况,没有的话则说明,走一圈下来,加油站能加的油比消耗的油要少,这种情况下就没有答案。 那么遍历两个数组,先假设这个加油站是0号,然后随着遍历计算累计值,一旦累计值小于0,说明这之前的加油站都是不满足条件的,把开始的设置为遍历的下一个,然后继续这个过程,直到遍历结束。
加油站 力扣题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/gas-station 在一条环路上有 N 个加油站,其中第 i 个加油站有汽油 gas[i] 升。 你有一辆油箱容量无限的的汽车,从第 i 个加油站开往第 i+1 个加油站需要消耗汽油 cost[i] 升。你从其中的一个加油站出发,开始时油箱为空。 此时油箱有 = 0 + 4 = 4 升汽油 开往 4 号加油站,此时油箱有 4 - 1 + 5 = 8 升汽油 开往 0 号加油站,此时油箱有 8 - 2 + 1 = 7 升汽油 开往 1 号加油站,此时油箱有 7 - 3 + 2 = 6 升汽油 开往 2 号加油站,此时油箱有 6 - 4 + 3 = 5 升汽油 开往 3 号加油站,你需要消耗 5 升汽油,正好足够你返回到 3 号加油站。 我们从 2 号加油站出发,可以获得 4 升汽油。此时油箱有 = 0 + 4 = 4 升汽油。开往 0 号加油站,此时油箱有 4 - 3 + 2 = 3 升汽油。
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101147545 2-10 出栈序列的合法性 (20 分) 给定一个最大容量为 M 的堆栈
题目描述: 在一条环路上有 N 个加油站,其中第 i 个加油站有汽油 gas[i] 升。 你有一辆油箱容量无限的的汽车,从第 i 个加油站开往第 i+1 个加油站需要消耗汽油 cost[i] 升。 此时油箱有 = 0 + 4 = 4 升汽油 开往 4 号加油站,此时油箱有 4 - 1 + 5 = 8 升汽油 开往 0 号加油站,此时油箱有 8 - 2 + 1 = 7 升汽油 开往 1 号加油站,此时油箱有 7 - 3 + 2 = 6 升汽油 开往 2 号加油站,此时油箱有 6 - 4 + 3 = 5 升汽油 开往 3 号加油站,你需要消耗 5 升汽油,正好足够你返回到 3 号加油站。 我们从 2 号加油站出发,可以获得 4 升汽油。 此时油箱有 = 0 + 4 = 4 升汽油 开往 0 号加油站,此时油箱有 4 - 3 + 2 = 3 升汽油 开往 1 号加油站,此时油箱有 3 - 3 + 3 = 3 升汽油 你无法返回 2 号加油站
加油站智能视频监控系统集行为识别、人员状态检测、信息收集等作用于一体,提早识别和干涉预警。 加油站智能视频监控系统对面部识别、车辆识别、红外热成像仪等前面认知安装设备在加油站进出口等地区,完成多维度、全因素的数据采集。 图片根据加油站智能视频监控系统和有关优化算法建立加油站安全系统,根据加油站视频监控画面信息、即时分析识别能力,对加油站监控现场画面行为进行安全性分析及时预警,完成人员行为状态信息鉴别,降低违规操作带来的危害 图片加油站智能视频监控系统即时监控重要地区的人员行为。当监控现场人员不穿工作服装时,加油站智能视频监控系统马上警报并立即终止。与此同时,将警报截屏和视频储存到数据库系统中产生汇报。
开发一套高效、智能的加油站管理系统,不仅可以提高加油站的运营效率,降低管理成本,还可以提升用户的满意度,增强加油站的市场竞争力。因此,加油站管理系统的选题具有重要的现实意义和应用价值。 加油站管理系统可以有效地提高加油站的运营效率,减少人工操作的繁琐和错误,提高加油站的服务质量和客户满意度。加油站管理系统可以有效地降低加油站的运营成本。 通过实时监控加油站的运营情况,及时发现和处理安全隐患,保障加油站的安全运营。加油站管理系统还可以为政府部门提供数据支持,帮助政府部门更好地监管加油站的运营情况,保障市场的公平竞争和消费者的权益。 随着科技的发展和信息化建设的推进,加油站管理系统已经成为加油站行业的重要发展趋势。通过引入先进的信息技术和管理理念,加油站管理系统可以为加油站行业带来更广阔的发展空间和更多的商业机会。 加油站管理系统具有很高的社会可行性,不仅可以提高加油站的运营效率和经济效益,还可以保障加油站的安全运营和市场监管,为加油站行业的发展提供有力的支持。
代码清单2-10 LONGLONG Sum1s(ULONGLONG n) { ULONGLONG iCount = 0; ULONGLONG iFactor = 1;
在C语言标准库中,有一些直接对内存进行操作的函数,我们将其称之为内存函数,这些函数位于头文件<string.h>,在网站https://cplusplus.com/reference/cstring/中我们可以看到这些函数:
题目 在一条环路上有 N 个加油站,其中第 i 个加油站有汽油 gas[i] 升。 你有一辆油箱容量无限的的汽车,从第 i 个加油站开往第 i+1 个加油站需要消耗汽油 cost[i] 升。 此时油箱有 = 0 + 4 = 4 升汽油 开往 4 号加油站,此时油箱有 4 - 1 + 5 = 8 升汽油 开往 0 号加油站,此时油箱有 8 - 2 + 1 = 7 升汽油 开往 1 号加油站,此时油箱有 7 - 3 + 2 = 6 升汽油 开往 2 号加油站,此时油箱有 6 - 4 + 3 = 5 升汽油 开往 3 号加油站,你需要消耗 5 升汽油,正好足够你返回到 3 号加油站。 我们从 2 号加油站出发,可以获得 4 升汽油。 此时油箱有 = 0 + 4 = 4 升汽油 开往 0 号加油站,此时油箱有 4 - 3 + 2 = 3 升汽油 开往 1 号加油站,此时油箱有 3 - 3 + 3 = 3 升汽油 你无法返回 2 号加油站
加油站视频监控分析系统借助加油站已经有的监控摄像头开展视频监控分析,利用机器视觉AI优化算法24小时不间断智能识别加油站工作人员、现场设备、加油站日常环境下的危害因素,比如现场特殊区域和险区域接打手机、 伴随着经济迅速发展,大家生活品质明显提升,车辆销售销售市场展现高增长幅度,促进了很多加油站的建设,不论是在大都市、、村子或是街道都可以看到加油站。 但加油站风险大,国家的重点防护单位,其易燃、易爆的特点给加油站附近的居民带来极大的安全隐患,加油站视频监控分析系统可以降低隐患发生的概率。 加油站视频监控分析系统依据视频监控ai识别技术,对加油站卸油口或石化厂输油管道司机的具体操作步骤加强规范,鉴别不恰当操作行为。 在卸油环节中,驾驶员工作内容有一套规范化操作流程(接静电绳、放三角木、放没火气、接油管、人不能离岗等);鉴别加油站公共区域的手机号、抽烟和烟火预警提醒。
加油站ai视觉分析预警算法通过yolov8图像识别和行为分析,加油站ai视觉分析预警算法识别出打电话抽烟、烟火行为、静电释放时间是否合规、灭火器摆放以及人员工服等不符合规定的行为,并发出预警信号以提醒相关人员 加油站ai视觉分析预警算法模型中YOLOv8 的推理过程和 YOLOv5 几乎一样,唯一差别在于前面需要对 Distribution Focal Loss 中的积分表示 bbox 形式进行解码,变成常规的 在介绍加油站ai视觉分析预警算法Yolo算法之前,首先先介绍一下滑动窗口技术,这对我们理解Yolo算法是有帮助的。采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单,它将检测问题转化为了图像分类问题。 加油站ai视觉分析预警算法YOLOv8分割模型使用-seg后缀,即yolov8n- seg .pt,并在COCO上进行预训练。 不需要传递参数,因为加油站ai视觉分析预警算法模型保留了它的训练数据和参数作为模型属性。图像分类器的输出是一个单一的类标签和一个置信度分数。
加油站智能视频监控系统方案利用加油站现场的已经装好的监控摄像头对加油站进行打电话识别、抽烟识别、明火烟雾识别、车辆识别。 除此之外,加油站智能视频监控系统方案还可以对汽油静电释放检测、灭火器摆放识别、玩手机识别。有益于加油站安全隐患的管理把控,从根源上降低与分析安全隐患的主要原因,提升管控效率。 图片加油站智能视频监控系统方案依据AI人工智能实现了视频构造、大数据分析、图像识别、车牌号码识别等技术,尤其是在城市源头安全治理方面更需要加油站智能视频监控系统方案发挥重要支撑,形成对工作人员出现异常、 图片加油站智能视频监控系统方案运用机器学习+边缘计算,实现了对加油站加油、卸油全流程的安全监督。 加油站智能视频监控系统方案对现场抽烟、加油站打电话、明火烟雾、安全通道堵塞等异常行为、没有戴安全帽或者检测安全人员未到位等多种行为的识别,进行实时监控、实时预警。
加油站视频监控智能分析盒基于yolov5人工智能视觉技术,加油站视频监控智能分析盒对现场画面中明火和烟雾以及人员抽烟、打电话等违规行为进行识别。 除此之外,加油站视频监控智能分析盒还可以对现场画面中卸油时灭火器未按要求正确摆放以及静电释放时间不足和人员离岗等不规范行为进行自动预警。