HLG2003 棋盘



棋盘

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Description

现有一棋盘,左上角为起点坐标为(1,1),右下角为终点坐标为(n,n),现在我们规定棋盘的对角线(1,1),(2,2)....(n,n)上除了起点和终点之外都不能通过,求出从起点到终点的路径数有多少个?

Input

多组测试数据处理到文件结束,每行包含一个整数n(2<=n<=35)。

Output

输出路径数.

Sample Input

 

Sample Output

28 

 

Hint

只能向右或向下走

Source

2014 Winter Holiday Contest 3

#include<stdio.h>

#include<string.h>

using namespace std;

long long int dp[40][40];

int main()

{

     int t;

     while(~scanf("%d",&t))

     {

        memset(dp,0,sizeof(dp));

        for(int i=2;i<=t;i++)

        {

            dp[1][i]=1;

        }

        for(int i=2;i<=t;i++)

        {

            dp[i][1]=1;

        }

        /*for(int i=1;i<=t;i++)

        {

            for(int j=1;j<=t;j++)

            {

                printf("%d ",dp[i][j]);

            }

            printf("\n");

        }*/

        for(int i=2;i<=t;i++)

        {

            for(int j=2;j<=t;j++)

            {

                if(i==j&&i!=t)continue;

                dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1];

            }

        }

       /* for(int i=1;i<=t;i++)

        {

            for(int j=1;j<=t;j++)

            {

                printf("%d ",dp[i][j]);

            }

            printf("\n");

        }*/

        printf("%lld\n",dp[t][t]);

     }

}

YUV颜色空间与HLG(Hybrid Log-Gamma)高动态范围技术在视频处理中具有一定的协同作用。YUV是一种将图像或视频信号分解为亮度(Y)和色度(U、V)分量的颜色空间。这种分离有助于在传输和压缩过程中优化亮度和色度信息的处理,因为人眼对亮度变化的敏感度高于对色度变化的敏感度。因此,YUV格式被广泛应用于视频编码和广播系统中,如H.264、HEVC等标准[^1]。 HLG是一种高动态范围(HDR)技术,旨在提供更宽的亮度范围,从而增强图像的对比度和细节表现力。与传统的SDR(Standard Dynamic Range)相比,HLG能够呈现更真实的亮部和暗部细节,使图像看起来更加生动和自然。HLG技术通过使用一种特殊的伽玛曲线(Log-Gamma),能够在不增加额外元数据的情况下实现HDR效果,这使得它特别适合于实时广播和视频传输[^2]。 在实际应用中,YUV颜色空间与HLG技术可以结合使用以提高视频的质量。例如,在HDR视频编码过程中,视频信号通常首先被转换为YUV颜色空间,其中亮度分量(Y)可以应用HLG技术来扩展动态范围,而色度分量(U、V)则可以根据需要进行适当的处理和压缩。这种方法不仅能够保持视频的高质量,还能有效地减少数据传输所需的带宽[^1]。 此外,由于HLG技术不需要额外的元数据,它与现有的视频传输和接收设备兼容性更好。这意味着,在使用YUV颜色空间进行视频处理时,通过引入HLG技术,可以在不显著改变现有基础设施的情况下实现HDR视频的制作和播放。 综上所述,YUV颜色空间与HLG技术在视频处理中的结合,不仅能够提升视频的视觉效果,还能够适应当前视频传输和接收设备的要求,为用户提供更加优质的观看体验。 ```python # 示例代码:假设我们有一个函数用于转换视频信号到YUV颜色空间并应用HLG技术 def convert_to_YUV_and_apply_HLG(video_signal): # 转换视频信号到YUV颜色空间 yuv_video = convert_to_YUV(video_signal) # 应用HLG技术到亮度分量 hlg_yuv_video = apply_HLG(yuv_video['Y']) # 合并处理后的亮度分量与未处理的色度分量 final_video = merge_YUV(hlg_yuv_video, yuv_video['U'], yuv_video['V']) return final_video # 假设的转换函数 def convert_to_YUV(signal): # 实现RGB到YUV转换逻辑 pass # 假设的应用HLG函数 def apply_HLG(y_component): # 实现HLG技术到亮度分量 pass # 假设的合并YUV分量函数 def merge_YUV(y, u, v): # 合并YUV分量形成最终视频 pass ```
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