2016秋季练习

来源:lightOJ1179

区域赛回来还是太弱啊。。。铜牌滚粗。。。

重头开始搞,先把知识点搞结束

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

int solve(int n,int k){
    int cnt = 1;
    int res = 0;
    while(cnt < n){
        res = (res + k) % (cnt + 1);
        cnt ++;
    }
    return res + 1;
}
int main(){
    int T,nc = 1;
    scanf("%d",&T);
    while(T--){
        int n,k;
        scanf("%d%d",&n,&k);
        printf("Case %d: %d\n",nc++,solve(n,k));
    }
	return 0;
}
/**
解释一下线性的约瑟夫环问题什么原理。
我们现在是要求最后活下来的那个人,我们设编号为res
对于还剩下N个人的情况,这一局死掉的是M,那么,下一局死掉的一定是
(M + K) % (N - 1)
这样的话,我们现在用现在就可以开始数,由于第一个人报数是1,所以我们
假定第一个死掉的是0号,下面用我们之前的那个公式就行了。
也有用链表模拟的,不过那个是比较麻烦的,而且必然会超时
*/


一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 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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