博客
关于我
NC14266 Laptop
阅读量:333 次
发布时间:2019-03-04

本文共 282 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

笔记本的性能和内存配置往往存在权衡关系。为了统计那些被“完虐”的笔记本数量,FST团队需要一个有效的解决方案。

经过分析,我们发现可以通过以下方法来解决这个问题:

  • 将笔记本按照内存和速度进行排序
  • 倒序遍历排序后的结果
  • 统计满足以下条件的笔记本数量:
    • 其内存低于某个基准值
    • 其速度低于某个基准值
  • 具体实现步骤如下:

  • 创建一个节点结构体存储每个笔记本的内存和速度信息
  • 读取输入数据并填充节点数组
  • 使用自定义比较器对节点数组进行排序
  • 初始化最大内存/速度值相关变量
  • 遍历排序后的节点数组,统计满足条件的笔记本数量
  • 这个方法的核心思想是通过排序和倒序遍历来高效地解决问题。

    转载地址:http://cjfh.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV图像拼接--Stitching detailed使用与参数介绍
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测(建议收藏!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV轮廓检测提取图像前景
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于深度学习的轮胎缺陷检测系统
    查看>>