【 OJ 】 HDOJ1019 18年10月31日17:05 [ 18 ]

本文深入探讨了最小公倍数和最大公因数的计算方法,包括辗转相除法、相减法及直接求最小公倍数的技巧。提供了详细的算法实现代码,并通过实例解释了每种方法的工作原理。

开始对头这题我第一反应竟然是用...暴搜一个个上去找最小公倍数....显然有点LOW

网上看了人家的求解方法思路基本集中:a*b/GCD(a,b)

所以这题又变成了求最大公因数,网上基本思路3个,

(1) 一个个暴搜

(2) 辗转相除法:

有两整数a和b:

① a%b得余数c

② 若c=0,则b即为两数的最大公约数

③ 若c≠0,则a=b,b=c,再回去执行①

 int gcd(int a,int b)
 {
    return b==0?a:gcd(b,a%b);
 }

形象点的:

int GCD(int a, int b) {
	//return b == 0 ? a : GCD(b, a%b);
	int temp;
	while (b) {
		temp = a%b;
		a = b;
		b = temp;
	}
	return a;
}

(3)相减法


有两整数a和b:

① 若a>b,则a=a-b

② 若a<b,则b=b-a

③ 若a=b,则a(或b)即为两数的最大公约数

④ 若a≠b,则再回去执行①

例如求27和15的最大公约数过程为:

27-15=12( 15>12 ) 15-12=3( 12>3 )

12-3=9( 9>3 ) 9-3=6( 6>3 )

6-3=3( 3==3 )

因此,3即为最大公约数

看别人代码的时候发现一个思路感觉蛮好的,偷过来,这个是直接求最小公倍数,

如果一个数字是同时是a和b的共同倍数,那么每次只要将最大的数字每次加自己本身即可(每次都加a自己本身那么一定是a的倍数)....那么直至找到是b的倍数的时候就是二者最小公倍数.....思路简单直接明了.....
 

int GCD(int a,int b){
    temp_a=a;
    while(!(a%b)){
        a+=temp_a;
    }
    return a;
}//正常人的正常正向思维 = =~tu血
//或者可以写成
int GCD(int a,int b){
  static int first_a=a;
  return !(a%b)?a:GCD(a+first_a,b);
}//只能用一次....重复使用 static 显然不行的....此处只是强写成递归

------------------------------------------------------------------------

下面是我的AC代码

# include<iostream>
using namespace std;
int num[200];//初设200
int GCD(int a, int b) {
	//return b == 0 ? a : GCD(b, a%b); 这个简化有点意思
	int temp;
	while (b) {
		temp = a%b;
		a = b;
		b = temp;
	}
	return a;
}
int LCM(int a, int b) {
	return a / GCD(a, b)*b;//一般a*b/GCD  但是a*b 有可能会超过范围
}
int main(void) {
	int n, index;
	int n2;
	int sum = 1;
	cin >> n;
	while (n--) {
		cin >> n2;
		sum = 1;
		for (index = 0;index<n2; index++) {
			cin >> num[index];
			sum = LCM(sum, num[index ]);
		}
		cout << sum << endl;
	}
	system("pause");
	return 0;
}

 

### 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和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和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`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和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. **初始化和预处理**:`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和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et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,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,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。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 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,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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