51Nod - 1267 4个数和为0 (二分)

本文介绍了一种解决四数求和问题的有效算法。通过将原始数组分为正数和负数两部分,并对每部分进行两两求和,再利用二分查找优化搜索过程,从而显著提高了算法效率。

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题意:给n个数,不重复的挑选4个让和为0

题解:暴力找绝对时间超限。那么考虑优化。

a+b+c+d = 0;

a+b = -(c+d);

我们可以把数分成正数集合和负数集合,然后分别在两个集合中各自两两求和。然后得到新的数组res1,和 res2 分别表示,在正数中任挑两个和在负数中任挑两个,然后分别排序,遍历其中一个,然后二分找另外一个数组是否有这个值。

不过会有特殊,情况,就是只有正数,或者只有负数,只有一个正数,只有一个负数,或者四个0.

一 一特判。

代码如下:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<iostream>
using namespace std;
const int maxn = 1e5+5;
int a[maxn],b[maxn];
int res1[maxn],res2[maxn];
int abs(int x){
	return x <= 0 ? -x : x;
}
int bsearch(int* A,int x,int y,int v){
	int m ;
	while(x < y ){
		m = x+(y-x)/2;
		if(A[m] == v) return m;
		else if(A[m] > v) y =m;
		else x = m+1;
	}
	return -1;
}
int main(){
	int n;
	scanf("%d",&n);
	int x;
	int num1 = 0 ;
	int num2 = 0;
	for(int i = 0 ; i < n ; i ++){
		scanf("%d",&x);
		if(x < 0)
			a[num1++] = x;
		else 
			b[num2++] = x;
		
	}
	int cur1 = 0 ;
	for(int i = 0 ; i < num1 ; i ++){
		for(int j = i + 1; j < num1 ; j ++){
			res1[cur1++] = abs(a[i]+a[j]);
		}
	}
	int cur2 = 0;
	for(int i = 0 ; i < num2 ; i ++){
		for(int j = i + 1; j < num2 ; j ++){
			res2[cur2++] = b[i]+b[j];
		}
	}
//	cout << cur1 << cur2<< endl;
	if(num1 == 1){
		for(int i = 0 ; i < num2 ; i ++){
			for(int j = i+1 ; j < num2 ;j ++){
				for(int k = k + 1; k < num2 ;k ++){
					if(a[0] + b[i] + b[j] + b[k] == 0){
						printf("Yes\n");
						return 0;
					}
				}
			}
		}
		cout << "No" << endl;
		return 0;
	}
	if(num2 == 1){
		for(int i = 0 ; i < num1 ; i ++){
			for(int j = i+1 ; j < num1 ;j ++){
				for(int k = k + 1; k < num1 ;k ++){
					if(b[0] + a[i] + a[j] + a[k] == 0){
						printf("Yes\n");
						return 0;
					}
				}
			}
		}
		cout << "No" << endl;
		return 0;
	}
	if(cur1 == 0){
		int zxc = 0;
		for(int i = 0 ; i < cur2 ; i ++){
			if(res2[i] == 0)
				zxc++;
		}
		if(zxc >= 4){
			cout << "Yes" << endl;
		}
		else {
			cout <<"No" << endl;
		}
		return 0;
	}

//	for(int i = 0 ; i < cur1 ; i ++){
//		cout << res1[i] << " ";
//	}
//	cout << endl;
//	for(int i = 0 ; i < cur2 ; i ++){
//		cout << res2[i] << " ";
//	}
//	cout << endl;
	sort(res1,res1+cur1);
	sort(res2,res2+cur2);
	int flag = 1;
	for(int i = 0 ; i < cur1 ; i ++){
		if(bsearch(res2,0,cur2,res1[i]) >= 0){
			//cout << res1[i] << endl;
			flag = 0;
			break;
		}
	}
	if(flag == 0)
	cout <<"Yes" << endl;
	else 
	cout << "No" << endl;
}

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey``Et`分别代表沿x轴、y轴时间轴的像素强度变化;`gray1``gray2`用于存储当前帧前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、EyEt值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉理解动态场景中的运动信息
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