[暴力]Matrix

矩阵取反优化算法

题目描述

给你一个N*M 的矩阵,矩阵里面的元素要么是正数,要么是负数,它们的绝对值不大
于10000。现在你可以对矩阵进行两种操作:
1、将某一列的元素全部取反。
2、将某一行的元素全部取反。
你可以执行任意次操作。
Task:通过以上两种操作如果可以将整个矩阵的元素全变为正数的话,则输出最少的操
作次数,否则输出“impossible”(不包括双引号)。

Input

输入文件的第一行有两个整数n 和m(1≤n,m≤1000),表示矩阵的大小。
接下来有N 行,每行M 个数,每个数之间有一个空格。

Output

通过以上两种操作如果可以将整个矩阵的元素全变为正数的话,则输出最少的操作次
数,否则输出“impossible”(不包括双引号)。

Sample Input

2 4
3 7 -6 1
-2 -6 8 -4
Sample Output

2
Hint

对于100%的数据,2≤N,M≤1000

分析

矩阵题真神奇系列
枚举行,判断该行负数多还是少
多的直接反了这一行
少的逐列取反
同时做优化:如果某行或某列反了两次或以上,必定impossible
(这程序好像不是AC标程呢)

#include <iostream>
#include <cstdio>
#define rep(i,a,b) for (i=a;i<=b;i++)
using namespace std;
int n,m;
int a[1001][1001];
int rc[1001],cc[1001];
int zfr[1001],zfc[1001];
int i,j;
int f,z;
int ans;
int main()
{
//  freopen("matrix.in","r",stdin);
//  freopen("matrix.out","w",stdout);
    scanf("%d%d",&n,&m);
    rep(i,1,n)
    {
        rep(j,1,m)
        {
            scanf("%d",&a[i][j]);
            zfc[j]=1;
        }
        zfr[i]=1;
    }
    rep(i,1,n)
    {
        f=z=0;
        rep(j,1,m)
        if (a[i][j]*zfr[i]*zfc[j]<0) f++; else z++;
        if (f<z)
        rep(j,1,m)
        if (a[i][j]*zfr[i]*zfc[j]<0)
        {
            zfc[j]=-zfc[j];
            cc[j]++;
            if (cc[j]==2)
            {
                printf("impossible");
                return 0;
            }
            ans++;
        }
        if (f>=z)
        {
            zfr[i]=-zfr[i];
            rc[i]++;
            if (rc[i]==2)
            {
                printf("impossible");
                return 0;
            }
            ans++;
        }
    }
    printf("%d",ans);
}
### 关于配准算法中的暴力解法 #### 暴力解法的实现 在配准算法中,暴力解法通常涉及通过提取三个点作为基础来计算最优变换矩阵。这种方法虽然简单易懂,但由于其穷举性质,在处理大规模数据集时效率较低[^1]。 以下是基于三点基的暴力解法的一个基本伪代码实现: ```cpp #include <Eigen/Dense> using namespace Eigen; Matrix3d computeTransformation(const Vector2d pointsA[], const Vector2d pointsB[]) { MatrixXd A(3, 3); for (int i = 0; i < 3; ++i) { A.row(i) << pointsA[i].x(), pointsA[i].y(), 1; } VectorXd b(3); for (int i = 0; i < 3; ++i) { b(i) = pointsB[i].x(); } // 解方程 Ax = b VectorXd x = A.colPivHouseholderQr().solve(b); Matrix3d T; T << x(0), x(1), x(2), 0, 0, 1; return T; } ``` 上述代码展示了如何利用最小二乘法解决简单的三维空间变换问题。然而,当扩展到更复杂的场景时,该方法可能变得不可行。 #### 方法优化策略 为了提高暴力解法的性能,可以考虑引入一些高级技术或替代方案: - **迭代最近点(ICP)算法**:这是一种常用的几何匹配方法,能够逐步逼近最佳转换关系。它采用高斯-牛顿法或其他非线性最优化手段降低误差[^2]。 - **直接线性变换(DLT)**:对于某些特定类型的配准任务,可以直接应用 SVD 分解求得解析解,从而避免大量冗余运算[^3]。 另外还可以尝试减少候选点数量或者增加先验约束条件等方式进一步提升速度。 ### 结论 尽管传统意义上的暴力搜索存在诸多局限性,但借助现代数值分析工具和技术改进措施之后仍能在一定程度上满足实际需求。
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