计数

LeetCode 3208. 交替组 II3208. 交替组 II【分析】这个是3101. 交替子数组计数的升级版这里环可以这样处理，最后一个元素只需要看和前面 k - 1个元素的关系即可

笑脸惹桃花

YOLOv11（Ultralytics）视频选定区域目标统计计数及跟踪在计算机视觉的众多应用场景中，对特定区域的目标进行检测、跟踪与计数是一个常见且重要的需求。无论是在智慧交通中统计通过特定路口的车辆数量，还是在零售分析中追踪进入特定区域的顾客行为，这一功能都发挥着不可或缺的作用。

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LeetCode题练习与总结：赎金信--383给你两个字符串：ransomNote 和 magazine ，判断 ransomNote 能不能由 magazine 里面的字符构成。

LeetCode 2207.字符串中最多数目的子序列：计数力扣题目链接：https://leetcode.cn/problems/maximize-number-of-subsequences-in-a-string/

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第 402 场 LeetCode 周赛题解计数：遍历 h o u r s hours hours ，记录 h o u r s [ i ] % 24 hours[i]\%24 hours[i]%24 的出现次数

第 400 场 LeetCode 周赛题解计数：记录室内顾客数，每次顾客进入时，计数器+1，顾客离开时，计数器-1排序：将 m e e t i n g s meetings meetings 按开始时间升序排序(若开始时间相同，则按结束时间降序排序)，这样使得存在重叠的一组会议在数组中是相邻的，然后遍历 m e e t i n g s meetings meetings 求各个不重叠会议时间段

无人机低空视角：针对人群密集场景的检测、跟踪和计数技术无人机在人群中的检测、跟踪和计数：基准研究。本文提出了一种时空多尺度注意力网络（STANet），用于解决由无人机捕捉的视频剪辑中的密集人群的密度图估计、定位和跟踪问题，涵盖了各种人群密度、视角和飞行高度。我们的STANet方法通过聚合顺序帧中的多尺度特征图来利用时间一致性，然后同时预测密度图、定位目标并在人群中关联它们。我们设计了一个由密度图损失、定位损失和关联损失三个项组成的多任务损失函数，并采用逐步应用注意力模块的粗到细过程，以强化网络对判别性时空特征的利用，以提高性能。整个网络以端到端的方式进行训练

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算法|每日一题|最长平衡子字符串|计数原题地址：力扣每日一题：最长平衡子字符串给你一个仅由 0 和 1 组成的二进制字符串 s 。如果子字符串中所有的 0 都在 1 之前且其中 0 的数量等于 1 的数量，则认为 s 的这个子字符串是平衡子字符串。请注意，空子字符串也视作平衡子字符串。

第 368 场 LeetCode 周赛题解前后缀操作：求出前后缀上的最小值数组，然后枚举 j j j同 A …枚举：枚举分组中有最多下标的组的下标数 i i i ，设一个数 v a l val val 在 n u m s nums nums 的出现次数为 c i ci ci ，若 v a l val val 可以满足条件的被分为若干组，则有 c i = a × i + b × ( i − 1 ) , a ≥ 0 , b ≥ 0 ci=a\times i+b\times(i-1), a\ge0,b\ge 0 ci=a×i+b×(i−1),a≥0,b

排列 -＞位置与值域相对应：1006T2http://47.92.197.167:5283/problem/5513考场上转化后的是max（每个数的位置 - 其应该的位置）

基于YOLOv8的目标跟踪——汽车跟踪和计数目标跟踪针对的是视频处理，它是目标检测的更高级的应用。目标跟踪要解决的主要问题应该是能够正确识别不同帧之间的同一个目标，而不仅仅是同一类目标。例如，在某个连续的时间段内总是出现张三这个人，目标跟踪可以在这段时间内把张三这个人标记为同一个人，从而实现跟踪其轨迹的目的。

基环树和点度数相关的计数：CF1863Ghttps://codeforces.com/contest/1863/problem/G首先建图，然后分析出交换在图上的变化，发现每条点最多只有一个入边标粗，求最终形态。

Pinely Round 2 (Div. 1 + Div. 2) G. Swaps(组合计数)给定一个长度为n(n<=1e6)的序列，第i个数ai(1<=ai<=n)，操作：你可以将当前i位置的数和a[i]位置的数交换