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 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战|OpenCV实时弯道检测(详细步骤+源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实用技巧 | 使用OpenCV进行模糊检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实践教程|旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 工业缺陷检测中数据标注需要注意的几个事项
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 干货 | 深度学习模型训练和部署的基本步骤
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具(详细步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 水下检测+扩散模型:或成明年CVPR最大惊喜!
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 深入浅出了解OCR识别票据原理
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 深度学习检测小目标常用方法
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 超越YOLOv10/11、RT-DETRv2/3!中科大D-FINE重新定义边界框回归任务
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 高效开源的OCR工具:Surya-OCR介绍与使用
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习|16个含源码和数据集的计算机视觉实战项目(建议收藏!)
    查看>>
    Opencv中KNN背景分割器
    查看>>
    OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
    查看>>
    OpenCV中的监督学习
    查看>>
    opencv中读写视频
    查看>>
    OpenCV中遇到Microsoft C++ 异常 cv::Exception
    查看>>
    opencv之cv2.findContours和drawContours(python)
    查看>>
    opencv之namedWindow,imshow出现两个窗口
    查看>>