首页编号为 1 到 n 的 n 名玩家将参加循环赛。 具体来说,对于每一对 (i,j) (1≤i<j≤n),玩家 i 和玩家 j 比赛一次,总共 2 n(n−1) 次比赛。 在每场比赛中,一名玩家赢下比赛,另一名玩家将输掉比赛,没有平局。 现在 m 场比赛已经结束。在第 i 场比赛中,玩家 w i 赢得玩家 l i . 请找出所有场次结束后可能成为胜利者的所有玩家。如果该玩家的获胜次数严格大于任何其他玩家的获胜次数,则称该玩家为胜利者。(注:未进行的比赛胜负不确定)
编号为 1 到 n 的 n 名玩家将参加循环赛。 具体来说,对于每一对 (i,j) (1≤i<j≤n),玩家 i 和玩家 j 比赛一次,总共 2 n(n−1) 次比赛。 在每场比赛中,一名玩家赢下比赛,另一名玩家将输掉比赛,没有平局。 现在 m 场比赛已经结束。在第 i 场比赛中,玩家 w i 赢得玩家 l i . 请找出所有场次结束后可能成为胜利者的所有玩家。如果该玩家的获胜次数严格大于任何其他玩家的获胜次数,则称该玩家为胜利者。(注:未进行的比赛胜负不确定)
时间: 2023-04-26 08:01:12 浏览: 90
题目描述:
编号为1到n的n名玩家将参加循环赛。具体来说,对于每一对(i,j)(1≤i<j≤n),玩家i和玩家j比赛一次,总共2n(n−1)次比赛。在每场比赛中,一名玩家赢下比赛,另一名玩家将输掉比赛,没有平局。现在m场比赛已经结束。在第i场比赛中,玩家wi赢得玩家li。请找出所有场次结束后可能成为胜利者的所有玩家。如果该玩家的获胜次数严格大于任何其他玩家的获胜次数,则称该玩家为胜利者。(注:未进行的比赛胜负不确定)
解题思路:
首先,我们可以用一个数组wins记录每个玩家的胜利次数,初始值为。然后,遍历所有已经结束的比赛,将胜利者的wins值加1。接着,我们可以遍历所有玩家,判断其是否可能成为胜利者。如果一个玩家的wins值加上未进行的比赛中可能获胜的次数,仍然小于其他任何一个玩家的wins值,那么该玩家就不可能成为胜利者。否则,该玩家就有可能成为胜利者。
代码实现:
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4.1 博客或资源的完整代码提供
4.2 期刊或参考文献复现
4.3 Matlab程序定制
4.4 科研合作
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挖掘机叉车工程车辆检测数据集VOC+YOLO格式5067张7类别.7z
集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)
图片数量(jpg文件个数):5067
标注数量(xml文件个数):5067
标注数量(txt文件个数):5067
标注类别数:7
标注类别名称:[“ConcreteTruck”,“Excavator”,“Forklift”,“Loader”,“Steamroller”,“Truck”,“Worker”]
对应中文名:[“混凝土运输车”、“挖掘机”、“叉车”、“装载机”、“压路机”、”卡车“、”工人“]
更多信息:https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/142093679
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WildFly 8.x中Apache Camel结合REST和Swagger的演示
资源摘要信息:"CamelEE7RestSwagger:Camel on EE 7 with REST and Swagger Demo"
在深入分析这个资源之前,我们需要先了解几个关键的技术组件,它们是Apache Camel、WildFly、Java DSL、REST服务和Swagger。下面是这些知识点的详细解析:
1. Apache Camel框架:
Apache Camel是一个开源的集成框架,它允许开发者采用企业集成模式(Enterprise Integration Patterns,EIP)来实现不同的系统、应用程序和语言之间的无缝集成。Camel基于路由和转换机制,提供了各种组件以支持不同类型的传输和协议,包括HTTP、JMS、TCP/IP等。
2. WildFly应用服务器:
WildFly(以前称为JBoss AS)是一款开源的Java应用服务器,由Red Hat开发。它支持最新的Java EE(企业版Java)规范,是Java企业应用开发中的关键组件之一。WildFly提供了一个全面的Java EE平台,用于部署和管理企业级应用程序。
3. Java DSL(领域特定语言):
Java DSL是一种专门针对特定领域设计的语言,它是用Java编写的小型语言,可以在Camel中用来定义路由规则。DSL可以提供更简单、更直观的语法来表达复杂的集成逻辑,它使开发者能够以一种更接近业务逻辑的方式来编写集成代码。
4. REST服务:
REST(Representational State Transfer)是一种软件架构风格,用于网络上客户端和服务器之间的通信。在RESTful架构中,网络上的每个资源都被唯一标识,并且可以使用标准的HTTP方法(如GET、POST、PUT、DELETE等)进行操作。RESTful服务因其轻量级、易于理解和使用的特性,已经成为Web服务设计的主流风格。
5. Swagger:
Swagger是一个开源的框架,它提供了一种标准的方式来设计、构建、记录和使用RESTful Web服务。Swagger允许开发者描述API的结构,这样就可以自动生成文档、客户端库和服务器存根。通过Swagger,可以清晰地了解API提供的功能和如何使用这些API,从而提高API的可用性和开发效率。
结合以上知识点,CamelEE7RestSwagger这个资源演示了如何在WildFly应用服务器上使用Apache Camel创建RESTful服务,并通过Swagger来记录和展示API信息。整个过程涉及以下几个技术步骤:
- 首先,需要在WildFly上设置和配置Camel环境,确保Camel能够运行并且可以作为路由引擎来使用。
- 其次,通过Java DSL编写Camel路由,定义如何处理来自客户端的HTTP请求,并根据请求的不同执行相应的业务逻辑。
- 接下来,使用Swagger来记录和描述创建的REST API。这包括定义API的路径、支持的操作、请求参数和响应格式等。
- 最后,通过Swagger提供的工具生成API文档和客户端代码,以及服务器端的存根代码,从而使得开发者可以更加便捷地理解和使用这些RESTful服务。
这个资源的实践演示对于想要学习如何在Java EE平台上使用Camel集成框架,并且希望提供和记录REST服务的开发者来说是非常有价值的。通过这种方式,开发者可以更加快速和简单地创建和管理Web服务,同时也增强了API的可访问性和可维护性。
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资源摘要信息:"FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统,它对文件进行管理,功能包括文件存储、文件同步、文件访问等,适用于大规模文件存储和高并发访问场景。FastDFS为互联网应用量身定制,充分考虑了冗余备份、负载均衡、线性扩容等机制,保证系统的高可用性和扩展性。
FastDFS 架构包含两个主要的角色:Tracker Server 和 Storage Server。Tracker Server 作用是负载均衡和调度,它接受客户端的请求,为客户端提供文件访问的路径。Storage Server 作用是文件存储,一个 Storage Server 中可以有多个存储路径,文件可以存储在不同的路径上。FastDFS 通过 Tracker Server 和 Storage Server 的配合,可以完成文件上传、下载、删除等操作。
Python 客户端库 fdfs-client-py 是为了解决 FastDFS 文件系统在 Python 环境下的使用。fdfs-client-py 使用了 Thrift 协议,提供了文件上传、下载、删除、查询等接口,使得开发者可以更容易地利用 FastDFS 文件系统进行开发。fdfs-client-py 通常作为 Python 应用程序的一个依赖包进行安装。
针对提供的压缩包文件名 fdfs-client-py-master,这很可能是一个开源项目库的名称。根据文件名和标签“fdfs”,我们可以推测该压缩包包含的是 FastDFS 的 Python 客户端库的源代码文件。这些文件可以用于构建、修改以及扩展 fdfs-client-py 功能以满足特定需求。
由于“标题”和“描述”均与“fdfs-client-py-master1.2.6.zip”有关,没有提供其它具体的信息,因此无法从标题和描述中提取更多的知识点。而压缩包文件名称列表中只有一个文件“fdfs-client-py-master”,这表明我们目前讨论的资源摘要信息是基于对 FastDFS 的 Python 客户端库的一般性了解,而非基于具体文件内容的分析。
根据标签“fdfs”,我们可以深入探讨 FastDFS 相关的概念和技术细节,例如:
- FastDFS 的分布式架构设计
- 文件上传下载机制
- 文件同步机制
- 元数据管理
- Tracker Server 的工作原理
- Storage Server 的工作原理
- 容错和数据恢复机制
- 系统的扩展性和弹性伸缩
在实际使用中,开发者可以通过 fdfs-client-py 库来与 FastDFS 文件系统进行交互,利用其提供的 API 接口实现文件的存储、管理等功能,从而开发出高效、可靠的文件处理应用。开发者可以根据项目的实际需求,选择合适的 FastDFS 版本,并根据官方文档进行安装、配置及优化,确保系统稳定运行。
总的来说,fdfs-client-py 是 FastDFS 文件系统与 Python 应用之间的一座桥梁,它使得开发者能够更加方便地将 FastDFS 集成到基于 Python 开发的应用中,发挥出 FastDFS 在文件管理方面的优势。"