Tiling Java大数

本文介绍了一种通过递推公式解决2xn矩形使用2x1或2x2瓷砖进行铺砌的问题,提供了完整的Java代码实现,展示了如何高效地计算不同尺寸矩形的所有可能铺砌方式的数量。

Description

In how many ways can you tile a 2xn rectangle by 2x1 or 2x2 tiles? 
Here is a sample tiling of a 2x17 rectangle. 

 

Input

Input is a sequence of lines, each line containing an integer number 0 <= n <= 250.

Output

For each line of input, output one integer number in a separate line giving the number of possible tilings of a 2xn rectangle. 

Sample Input

2
8
12
100
200

Sample Output

3
171
2731
845100400152152934331135470251
1071292029505993517027974728227441735014801995855195223534251

 

import java.util.*;
import java.math.*;

public class Main {
	static BigInteger[] a;
	public static void main(String[] args) {
		// TODO 自动生成的方法存根
		Scanner in=new Scanner(System.in);
		a=new BigInteger[251];
		a[0]=BigInteger.valueOf(1);
		a[1]=BigInteger.valueOf(1);
		a[2]=BigInteger.valueOf(3);
		for(int i=3;i<=250;i++) {
			a[i]=a[i-1].add(a[i-2].multiply(BigInteger.valueOf(2)));
		}
		int n;
		while(in.hasNextInt()) {
			n=in.nextInt();
			System.out.println(a[n]);	
		}
	}
}

 

09-15
在IT领域,Tiling(分块)是一种重要的技术手段,以下是关于它的详细介绍: ### 基本概念 Tiling是将一个较大的对象(如数据、图像、矩阵等)划分成若干个小块(Tile),分别对这些小块进行处理,最后再将处理结果进行拼接的方法。以图像分块为例,就是把一幅完整的图像分割成多个小的图像块,分别处理后再组合成完整图像[^1]。 ### 应用场景 - **图像处理**:在处理大尺寸图像时,由于内存限制无法一次性加载整个图像。通过图像分块技术,每次只处理一个小块,减少内存占用。同时,多个块可以并行处理,提升处理速度。此外,还可通过设置重叠区域减少边界效应[^1]。 ```python import cv2 # 读取大图像 image = cv2.imread('large_image.jpg') # 定义分块大小 tile_size = (200, 200) # 分块处理 for y in range(0, image.shape[0], tile_size[1]): for x in range(0, image.shape[1], tile_size[0]): tile = image[y:y + tile_size[1], x:x + tile_size[0]] # 对每个小块进行处理,例如灰度化 gray_tile = cv2.cvtColor(tile, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 这里可以进行更复杂的处理 ``` - **计算机图形学**:在3D渲染中,对于大型场景的渲染,可将场景划分成多个小块进行渲染,提高渲染效率。同时,在纹理映射时,也可采用分块技术,减少内存开销。 - **数据处理与分析**:在处理大规模数据集时,将数据分块可以提高数据处理的并行性。例如,在矩阵运算中,将大矩阵分块后进行乘法运算,可充分利用多核处理器的并行计算能力。 ### 优势 - **内存优化**:每次只处理一个小块,减少了对内存的占用。对于资源受限的系统,这一优势尤为明显[^1]。 - **并行加速**:多个块可以并行处理,充分利用多核处理器的计算能力,提升处理速度。在分布式计算环境中,不同的节点可以同时处理不同的块,进一步提高处理效率[^1]。 - **边界处理**:通过设置重叠区域,可以减少边界效应的影响。在图像处理中,重叠区域可以使相邻块之间的过渡更加自然[^1]。 ### 挑战 - **块间一致性**:在分块处理过程中,需要确保各个块的处理结果在拼接时能够保持一致性。例如,在图像处理中,相邻块的颜色、亮度等属性需要进行适当的调整,以避免拼接处出现明显的接缝。 - **通信开销**:在并行处理多个块时,需要考虑块之间的通信开销。如果通信开销过大,可能会抵消并行处理带来的性能提升。
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