7-1 懂的都懂（raicom睿抗机器人CAIP编程技能赛）

最新推荐文章于 2024-07-30 10:00:00 发布

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描述了一种利用暴力搜索和哈希表技术检测互联网模糊图片相似性的程序，讨论了如何处理数据转换中的浮点数问题以及优化算法以避免超时。

7-1 懂的都懂

在这里插入图片描述
众所周知，在互联网上有很多话是不好直接说出来的，不过一些模糊的图片仍然能让网友看懂你在说什么。然而对这种言论依然一定要出重拳，所以请你实现一个简单的匹配算法。

现在我们采集了原图的一些特征数据，由 N 个小于 255 的非负整数组成，假设对于给定的若干张由 M_i 个同样小于 255 的非负整数组成的新图的特征数据，每个数据都可以由原图中任意四个不同数据的平均值计算而来，则称新图为原图的相似图片。对于给出的数据，请你判断是不是相似图片。

注意，不同数据指的并非是数据的值不同，而是不能取同一个数据多次。对于两个相同值的数据，如果给出两次，则可以取两次。

输入格式:
输入第一行是两个整数 N,K (1 ≤ N ≤ 50, 1 ≤ K ≤ 200)，表示采集的原图的特征数据个数和新图的张数。

接下来一行为 N 个小于 255 的非负整数，表示原图的特征数据。

最后的 K 行，每行第一个数是 M_i (1 ≤ M_i）

≤ 200)，表示新图的特征数据个数。然后是 M_i 个小于 255 的非负整数，表示新图的特征数据。

输出格式:
对于每一张新图，如果为相似图片，则在一行中输出 Yes，否则输出 No。

输入样例:

5 3
4 8 12 20 40
3 11 16 19
3 12 16 19
10 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11

输出样例:

Yes
No
Yes

#include<bits/stdc++.h> // 包含STL库
using namespace std;

// 定义全局变量
int yuan[51]; // 存储原图的特征数据
int ans[1000]; // 用于标记所有可能的特征数据平均值
int