Red Rover 简单字符串应用

编码路径优化算法
本文介绍了一种用于优化机器人路径编码的算法,通过分析由字母N、S、E、W组成的字符串,找出最长重复子串并进行压缩,以减少所需的编码字符数量。使用C++实现,并详细解释了如何通过暴力搜索策略寻找最优解。
链接: https://www.nowcoder.com/acm/contest/116/A
来源:牛客网

时间限制:C/C++ 1秒,其他语言2秒
空间限制:C/C++ 32768K,其他语言65536K
64bit IO Format: %lld

题目描述

输入描述:

Input consists of a single line containing a string made up of the letters N, S, E, and W representing the route to transmit to the rover. The maximum length of the string is 100.

输出描述:

Display the minimum number of characters needed to encode the route.
示例1

输入

WNEENWEENEENE

输出

10

长度为100最多的子串为100*99/2,直接暴力,这里利用到c++的substr函数,substr(i,j)表示从字符串第i个位置长度为j的子串,然后再对字符串来一遍暴力,如果找到一个子串是匹配的,那么次数+1,然后跳过这个子串去寻找下一个,注意,这里的字符个数最大一定是字符串的长度,不要设置INF,初始值应该是ans=a.length().

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <string>
using namespace std;
int main()
{
    int i,j,k,len,ans;
    string a,b,c;
    cin>>a;
    len=a.length();
    ans=len;
    for(i=0;i<=len-1;i++)
    {
        for(j=i+1;j<=len-1;j++)
        {
            b=a.substr(i,j-i+1);
            int sum=0;
            for(k=0;k<=len-1;k++)
            {
                c=a.substr(k,j-i+1);
                if(b==c)
                {
                  sum++;
                  k+=j-i;
                }
            }
           // cout<<b<<' '<<ans<<' '<<sum<<' '<<j-i+1<<endl;
            ans=min(ans,j-i+1+sum+len-sum*(j-i+1));
        }
    }
    printf("%d\n",ans);
}

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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