hdu 2830(矩形dp)

解题思路:这道题是hdu1505的更加强版本,实际上理解了前面的两道题,这道题很简单了,只是多了一个排序的过程。仔细想想,为什么会是多了排序的过程。因为我们的目标还是找到最大的全1矩阵,那么之前的思路肯定是不变的,关键就在于矩形的列是可以交换的,而且可以交换多次。其实这里不要多去想交换的中间过程是怎么样的,我只要知道,最优的情况肯定是按递增的或者递减的就好了。这样想,那么之前的交换不就是变成了一个排序的过程了吗?所以这道题很简单了。详细的见代码。


#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;

const int maxn = 1005;
int n,m,dp[maxn][maxn],num[maxn];
int l[maxn],r[maxn];
char map[maxn][maxn];

int main()
{
	while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
	{
		memset(dp,0,sizeof(dp));
		for(int i = 1; i <= n; i++)
		{
			scanf("%s",map[i]+1);
			for(int j = 1; j <= m; j++)
				if(map[i][j] == '1')
					dp[i][j] = dp[i-1][j] + 1;
		}
		int tmp,ans = 0;
		for(int i = 1; i <= n; i++)
		{
			for(int j = 1; j <= m; j++)	//把每一层“矩形条”都拿出来
				num[j] = dp[i][j];
			sort(num+1,num+1+m);	//最优的情况肯定是有序序列中
			l[1] = 1, r[m] = m;
			for(int j = 2; j <= m; j++)
			{
				if(num[j] == 0) continue;
				tmp = j;
				while(tmp > 1 && num[tmp-1] >= num[j]) tmp = l[tmp-1];
				l[j] = tmp;
			}
			for(int j = m - 1; j >= 1; j--)
			{
				if(num[j] == 0) continue;
				tmp = j;
				while(tmp < m && num[tmp+1] >= num[j]) tmp = r[tmp+1];
				r[j] = tmp;
			}
			for(int j = 1; j <= m; j++)
			{
				if(num[j] == 0) continue;
				tmp = (r[j] - l[j] + 1) * num[j];
				if(tmp > ans)
					ans = tmp;
			}
		}
		printf("%d\n",ans);
	}
	return 0;
}


内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
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