【LeetCode每日一题:764.最大加号标志~~~暴力枚举+动态规划】

多摄像头场景下 ISP 的同步与调度机制实战解析 在智能手机多摄系统中,主摄、广角、长焦、微距等摄像头的协同工作能力直接决定了影像系统的体验上限。而支撑这一能力的核心之一,正是 ISP 的同步与调度机制。ISP 需要处理多个 Sensor 的输入流、统一时序、资源仲裁、并发调度,并支持在不同模式间快速切换(如预览 → 拍照 → 视频)。本文将基于 Qualcomm、MTK、HiSilicon 平台的实际架构,系统性剖析 ISP 在多摄场景下的时序控制、Pipeline 配置、Buffer 管理与故障恢复机制,并分享实战中的典型问题与调试方案。 阅读详情

题目描述

在一个 n x n 的矩阵 grid 中,除了在数组 mines 中给出的元素为 0,其他每个元素都为 1。mines[i] = [xi, yi]表示 grid[xi][yi] == 0

返回 grid 中包含 1 的最大的 轴对齐 加号标志的阶数 。如果未找到加号标志,则返回 0 。

一个 k 阶由 1 组成的 “轴对称”加号标志 具有中心网格 grid[r][c] == 1 ,以及4个从中心向上、向下、向左、向右延伸,长度为 k-1,由 1 组成的臂。注意,只有加号标志的所有网格要求为 1 ,别的网格可能为 0 也可能为 1 。

原题链接

1 <= n <= 500
1 <= mines.length <= 5000
0 <= xi, yi < n
每一对 (xi, yi) 都 不重复

求解思路

  1. 这道题目的求解思路就是:从每一个1位置开始,沿着上下左右四个方向去记录连续1的个数,中断的条件是遇到了0位置,计数器归零, 重新开始。
  2. 为了能够满足题目要求达到轴对称的效果,我们必须去记录每一个位置上下左右最小的连续1的个数。
  3. 当达到了上面的2个约束条件后,最后我们只需要挨个遍历找到最大值即可。此时的最大值是建立在满足各个方向都约束完毕后的最小值的条件下。

实现代码

class Solution {
    public int orderOfLargestPlusSign(int n, int[][] mines) {
        int[][] dp = new int[n][n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            Arrays.fill(dp[i], n);
        }
        Set<Integer> set= new HashSet<Integer>();
        //将位置为0的加入到set集合当中去
        for (int[] arr : mines) {
            set.add(arr[0] * n + arr[1]);
        }
        int ans = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int count = 0;
            //向右
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                //如果为0,计数器归零
                if (set.contains(i * n + j)) {
                    count = 0;
                } else {
                    count++;
                }
                dp[i][j] = Math.min(dp[i][j], count);
            }
            count = 0;
            //左 
            for (int j = n - 1; j >= 0; j--) {
                if (set.contains(i * n + j)) {
                    count = 0;
                } else {
                    count++;
                }
                dp[i][j] = Math.min(dp[i][j], count);
            }
        }
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int count = 0;
            //下
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                if (set.contains(j * n + i)) {
                    count = 0;
                } else {
                    count++;
                }
                dp[j][i] = Math.min(dp[j][i], count);
            }
            count = 0;
            //上
            for (int j = n - 1; j >= 0; j--) {
                if (set.contains(j * n + i)) {
                    count = 0;
                } else {
                    count++;
                }
                dp[j][i] = Math.min(dp[j][i], count);
                //所有方向上的最小值已更新完毕,此时我们选择的满足所有最小值的最大值
                ans = Math.max(ans, dp[j][i]);
            }
        }
        return ans;
    }
}

运行结果

在这里插入图片描述

2021-10-29【微生物】丨基于qiime2工具16S/ITS分析全套流程(上) 目录摘要工具与方法使用命令结果展示总结二级目录三级目录 摘要 前两个月项目特别多,最近终于有机会闲下来写点文章,把之前搭建的流程梳理一遍。前同事分析16S/ITS使用的qiime1,我接手后感觉不太适应,希望能够使用新版本来搭建,于是花了几天时间重新搭了这个流程, 工具与方法 使用工具:qiime2 使用版本:qiime2-2021.4 参考文档:https://docs.qiime2.org/2021.4/(最新版本2021.8) 使用命令 在这里插入代码片 结果展示 总结 二级目录 三级目录 ... 阅读详情

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