【Luogu4609】建筑师(组合数学)

博客围绕洛谷的一道题展开,题解先指出数组被最高值分成左右两半,提出暴力dp思路,给出状态转移方程。后发现原方法不够优秀,进一步推导,将能看到的建筑分组看作环排列,得出总方案数与第一类斯特林数相关的结论。

题面

洛谷

题解

首先发现整个数组一定被最高值切成左右两半,因此除去最高值之后在左右分开考虑。
考虑一个暴力 dp d p ,设 f[i][j] f [ i ] [ j ] 表示用了 i i 个数并且能够看到j个的方案数,强制最大值在最右侧。
每次添加最小的一个数放进来: f[i][j]=f[i1][j1]+f[i1][j](i2) f [ i ] [ j ] = f [ i − 1 ] [ j − 1 ] + f [ i − 1 ] [ j ] ∗ ( i − 2 )
如果把它放在最前面,答案加一,也就是 f[i1][j1] f [ i − 1 ] [ j − 1 ] 转移过来,
否则的话,因为最大值强制放在最后面,所以还剩下 i2 i − 2 个位置,所以就像上面这样转移。
那么,答案就是:
我们枚举最高的位置,然后两边分开考虑,
那么就是:

i=1nf[i][A]f[ni+1][B]Ci1n1 ∑ i = 1 n f [ i ] [ A ] ∗ f [ n − i + 1 ] [ B ] ∗ C n − 1 i − 1

这样子复杂度是 O(100105+Tn) O ( 100 ∗ 10 5 + T n ) ,可以拿到 40pts 40 p t s
代码:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define ll long long
#define MOD 1000000007
#define MAX 50050
inline int read()
{
    int x=0;bool t=false;char ch=getchar();
    while((ch<'0'||ch>'9')&&ch!='-')ch=getchar();
    if(ch=='-')t=true,ch=getchar();
    while(ch<='9'&&ch>='0')x=x*10+ch-48,ch=getchar();
    return t?-x:x;
}
int f[MAX][101];
int jc[MAX],jv[MAX],inv[MAX];
int C(int n,int m){return 1ll*jc[n]*jv[m]%MOD*jv[n-m]%MOD;}
int main()
{
    f[0][0]=jc[0]=jv[0]=inv[0]=inv[1]=1;
    for(int i=1;i<=50000;++i)
        for(int j=1;j<=100;++j)
            f[i][j]=(f[i-1][j-1]+1ll*f[i-1][j]*(i-2))%MOD;
    for(int i=1;i<MAX;++i)jc[i]=1ll*jc[i-1]*i%MOD;
    for(int i=2;i<MAX;++i)inv[i]=1ll*inv[MOD%i]*(MOD-MOD/i)%MOD;
    for(int i=1;i<MAX;++i)jv[i]=1ll*jv[i-1]*inv[i]%MOD;
    int T=read();
    while(T--)
    {
        int n=read(),A=read(),B=read(),ans=0;
        for(int i=1;i<=n;++i)
            ans=(ans+1ll*f[i][A]*f[n-i+1][B]%MOD*C(n-1,i-1)%MOD)%MOD;
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}

然而这样不够优秀,我们继续颓柿子。
还是一样的,从左往右看和从右往左看是一样的。
所以还是只需要考虑一半,从最高的位置分成左右来看。
如果恰好只能够看见了A个建筑的话,我们可以把所有可以看到的建筑以及被它遮住的所有建筑分组,那么,我们可以把这个顺序认为是一个环,那么每一个能够被看见的建筑一定是这个环中的所有建筑中最高的那个,换而言之,一个环就能确定一部分建筑的顺序,使得它们恰好能够被看到一个,那么一个环排列就可以确定着一种方法。
因为现在左边恰好看见 A A 个,右边恰好看见B个,所以等价于除了最高位置之外,一共还需要 A+B2 A + B − 2 个环,而总共有 n1 n − 1 个建筑可以用来环排列,而左边还需要看见 A1 A − 1 个建筑,所以等价于还需要选出 A1 A − 1 个环,因此总方案数就是 CA1A+B2SA+B2n C A + B − 2 A − 1 ∗ S n A + B − 2
其中 S S 是第一类斯特林数。

#include<cstdio>
#define MOD 1000000007
inline int read()
{
    int x=0;bool t=false;char ch=getchar();
    while(ch<'0'||ch>'9')ch=getchar();
    while(ch<='9'&&ch>='0')x=x*10+ch-48,ch=getchar();
    return t?-x:x;
}
int n,A,B,ans;
int S[50050][202],C[202][202];
int main()
{
    S[0][0]=C[0][0]=C[1][0]=1;
    for(int i=1;i<=200;C[++i][0]=1)
        for(int j=1;j<=i;++j)C[i][j]=(C[i-1][j]+C[i-1][j-1])%MOD;
    for(int i=1;i<=50000;++i)
        for(int j=1;j<=i&&j<=200;++j)
            S[i][j]=(1ll*S[i-1][j]*(i-1)+S[i-1][j-1])%MOD;
    int T=read();
    while(T--)
    {
        n=read(),A=read(),B=read();
        printf("%lld\n",1ll*S[n-1][A+B-2]*C[A+B-2][A-1]%MOD);
    }
    return 0;
}
### 光流法C++源代码解析应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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