pq

【from new_dtoj 3969: pq】
题目描述
小q 的女朋友送给小q n个整数。但是这些数太大了,小q 的女朋友拿不动,于是拜托小q把这些数减少一些。
小q 每次可以选择其中的两个x,y (不能同时选择同一个数) 变成x−P,y−Q,现在他希望能知道最多能帮女朋友减掉多少P,Q。
输入
第一行一个数表示n。
第二行由空格隔开的n个数。
第三行两个数,表示p,q。
输出
一行一个数,表示能减掉的P和Q的总和。
样例输入
输入样例1

2
100 100
50 50
输入样例2
3
50 250 50
50 100
输入样例3
4
123 456 789 555
58 158
样例输出
输出样例1

200
输出样例2
300
输出样例3
1728
提示
对于前20%的数据,n≤5;
对于100%的数据,1≤n≤50,ci≤2000,50≤P,Q≤2000。
题解:
考虑dp
设Fi,j,k表示前i个数还有j个p和k个q没有匹配,转移的时候枚举把ci拆分成x个p和y个q的答案(分成4类)
其中x与k匹配,y与j匹配
例举一类:
当x<=k && y<=j时 故p剩下了j-y个,q剩下了k-x个
所以是f[i+1][j-y][k-x]=max(f[i+1][j][k]+x+y)
剩下的类似,具体见代码

#include <cstdio>
#include <string>
#include <cstring>
#define _(d) while(d(isdigit(c=getchar())))
using namespace std;
inline int R(){int x,f=1;char c;_(!)c=='-'?f=0:f;x=(c^48);_()x=(x<<3)+(x<<1)+(c^48);return f?x:-x;}
int n,s[55],p,q,ans,f[2][4005][4005];
inline void work(int i,int j,int k){
    int l=(i&1);
    for (int x=0;x*p<=s[i];x++){
        int y=(s[i]-x*p)/q;
        if (x<=k){
            if (y<=j) f[l][j-y][k-x]=max(f[l][j-y][k-x],f[l^1][j][k]+x+y);
            else f[l][0][k-x+y-j]=max(f[l][0][k-x+y-j],f[l^1][j][k]+x+j);
        }
        else{
            if (y<=j) f[l][j-y+x-k][0]=max(f[l][j-y+x-k][0],f[l^1][j][k]+k+y);
            else f[l][x-k][y-j]=max(f[l][x-k][y-j],f[l^1][j][k]+k+j);
        }
    }
}
int main(){
    memset(f,0x8f,sizeof(f));n=R();f[0][0][0]=0;
    for (int i=1;i<=n;i++) s[i]=R();p=R();q=R();
    for (int i=1;i<=n;i++){
        for (int j=0;j<=2000;j++) work(i,j,0);
        for (int k=1;k<=2000;k++) work(i,0,k);
        for (int j=1;j<=40;j++) for (int k=1;k<=40;k++) work(i,j,k);
    }
    for (int j=0;j<=2000;j++) for (int k=0;k<=2000;k++) ans=max(ans,f[n&1][j][k]);
    printf("%d\n",ans*(p+q));
    return 0;
}
### PQ 曲线的概念与应用 PQ 曲线在 IT 领域通常与显示技术相关,特别是在高动态范围(HDR)图像和视频的处理中。PQ 曲线全称为 Perceptual Quantizer 曲线,是一种用于编码 HDR 视频信号的非线性函。它由 Dolby 实验室开发,旨在解决传统标准动态范围(SDR)显示设备无法准确表示宽广亮度范围的问题[^4]。 #### 1. PQ 曲线的定义 PQ 曲线是一种基于人眼感知特性的非线性转换函。它的设计目标是将场景中的绝对亮度值映射到适合字传输和存储的值范围内,同时保留人眼对亮度变化的敏感度。具体来说,PQ 曲线通过学公式将实际场景中的亮度值(以 nit 为单位)转换为标准化的代码值(Code Value, CV)。这种转换方式能够更高效地表示从极暗到极亮的广泛亮度范围,从而实现 HDR 显示的效果。 #### 2. PQ 曲线的应用 PQ 曲线在 IT 领域的主要应用包括但不限于以下方面: - **HDR 视频编码**:在现代视频编码标准(如 Rec.2100)中,PQ 曲线被用作一种核心工具来处理 HDR 内容。通过 PQ 曲线,视频内容可以被压缩到适合传输的格式,同时保留高亮度和对比度信息。 - **显示设备校准**:为了确保 HDR 内容能够在不同设备上正确显示,PQ 曲线也被用于校准显示器的亮度响应特性。这使得设备能够忠实地再现原始场景的亮度层次[^4]。 - **图像处理算法**:在图像处理领域,PQ 曲线可用于调整图像的动态范围,使其更适合特定的显示环境或用户偏好。 #### 3. PQ 曲线与其他技术的关系 PQ 曲线与 HLG(Hybrid Log-Gamma)曲线是两种主流的 HDR 编码方法。两者的区别在于适用场景和技术实现方式。PQ 曲线更适合预渲染的内容(如电影、电视剧),因为它提供了更高的精度和更广泛的动态范围。而 HLG 曲线则更适合实时广播和直播场景,因为它不需要额外的元据支持[^4]。 ```python # 示例:使用 Python 计算 PQ 曲线的简单实现 import numpy as np def pq_encode(luminance): """将亮度值转换为 PQ 曲线编码""" m1 = 2610 / 4096 / 4 m2 = 2523 / 4096 * 128 c1 = 3424 / 4096 c2 = 2413 / 4096 * 32 c3 = 2392 / 4096 * 32 L = luminance / 10000 # 将亮度归一化到 [0, 1] return ((c1 + c2 * (L ** m1)) / (1 + c3 * (L ** m1))) ** m2 # 测试 luminance_values = np.array([0.001, 0.1, 1, 100, 1000]) # 不同亮度值 pq_values = pq_encode(luminance_values) print(pq_values) ```
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