hdu(poj)-2084(3176)-数塔-简单dp

利用正射影像对斜射图像进行反向投影 因此,RANSAC算法可以通过计算inliners和outliers的数量来评估估计关键点的质量,确保与其他点不一致的点不会在Homography矩阵中被估计。然后,它通过考虑关键点周围区域中图像的梯度大小和方向来计算每个提取的关键点的方向。由于单应性矩阵的计算可能会受到两个图像中异常值的存在的影响,这将导致矩阵的不正确估计并导致沿图像的对准和映射不良。FLANN匹配器的方法基于K近邻搜索的概念,即从图像中找到k个近邻。找到相机在正射影像坐标系中的位置并在正射影像上绘制重叠区域的边界框。 阅读详情

题目传送门:https://vjudge.net/problem/HDU-2084




好像没什么解释的 ^-^ 


  7

  3   8

  8   1   0

  2   7   4   4

  4   5   2   6   5


核心:dp[j] = mpa[i][j] + max(dp[j], dp[j + 1]);


每次找寻和最大的


dp数组(初始为0):


i=5时

下标-->123     45
i=5(4,5)(5,2)(2,6)(6,5)(5,0)

55   6    6     5


依次来推,得到下表


下标-->12345
第一轮 i=555665
第二轮 i=471210105
第三轮 i=3201310105
第四轮 i=2232110105
第五轮 i=1302110105



完整代码:

#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <queue>
#include <set>
#include <map>

using namespace std;

int mpa[105][105];
int dp[105];

int main()
{
    int t;
    cin >> t;
    while(t--)
    {
        int n;
        cin >> n;
        memset(mpa, 0, sizeof(mpa));
        memset(dp, 0, sizeof(dp));
        for(int i = 1 ; i <= n; i++)
            for(int j = 1; j <= i; j++)
                cin >> mpa[i][j];
        for(int i = n; i >= 1; i--)
        {
            for(int j = 1; j <= n; j++)
                dp[j] = mpa[i][j] + max(dp[j], dp[j + 1]);
        }
        cout << dp[1] << endl;
    }
    return 0;
}


开心消消乐 1)当点击一个1时,该1变被反转为0,同时相邻的上、下、左、右,以及左上、左下、右上、右下8个方向的1(如果存在1)均会自动反转为0;2)进一步地,一个位置上的1被反转为0时,与其相邻的8个方向的1(如果存在1)均会自动反转为0;上述样例中,四个角上的1均在中间的1的相邻8个方向上,因此只需要点击一次即可。给定一个N行M列的二维矩阵,矩阵中每个位置的数字取值为0或1。在上述4 * 4的矩阵中,只需要点击2次,即可将所有的1进行消除。接下来N行表示矩阵的初始值,每行均为M个数,取值范围[0,1] 阅读详情

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Bigdz
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