5th 【基础题】组合三角形

本文介绍了一种高效算法,用于解决给定一系列木棍长度后能组成多少个不同三角形的问题。通过排序和双指针技巧,避免了暴力求解的高时间复杂度。

                                         组合三角形

【题目描述】:

桌面上凌乱地摆放着N个木棍,长度分别为{a1,a2…,ai,…an},N<=6000,1<=ai<=100,000,000,选择三个木棍为边组成三角形,问有多少种不同的组合。三个木棍的不同排列,只能算一种组合。假设ai<=ajak。

【输入描述】:

第一行,一个整数N。

第二行N个木棍的长度。

【输出描述】:

只有一个数表示能够组成三角形的组数,最后的结果可能比较大。

【样例输入】

7
3 5 7 4 9 5 1

【样例输出】

15

【数据范围及描述】:


    难得遇到这种简单点的题目了, 虽然简单我还是要写博客的-。- 
         
   n=6000,n三次暴力肯定是不行滴,所以先排个序咯,看看有什么规律
    
        样例 1 3 4 5 5 7 9

     我们发现排完序后只要【a[i]+a[j]>a[k]】 (0<i<j<k<n+1)就满足形成三角形。
     
           所以我们穷举i和j,k从j+1开始: while(a[i]+a[j]>a[k]&&k<=n)  k++; 
      如果存在一个k恰好使得不满足上述条件了,那么说明前面的都满足,所以加上j-i-1个解。
      当j在增加的时候,无需每个j都修改k,k的值可以在原来的基础上增加,因为i是不变的,j往后推,k也必须往后推


       这样就解决问题了

中心程序:
for(int i=1;i<=n-2;i++)
        {   int k=i+2; 
            for(int j=i+1;j<=n-1;j++)
           {    
                while(a[i]+a[j]>a[k]&&k<=n)
                 k++;
                ans+=k-j-1;
                } 
全部代码如下
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#define ll long long
int n,a[6005];
ll ans;
using namespace std;
int main()
{   cin>>n;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    cin>>a[i];
    sort(a+1,a+n+1);
    for(int i=1;i<=n-2;i++)
        {   int k=i+2; 
            for(int j=i+1;j<=n-1;j++)
           {    
                while(a[i]+a[j]>a[k]&&k<=n)
                 k++;
                ans+=k-j-1;
                }
                  }
           cout<<ans<<endl;
        //while(1);
	return 0;
}




Introduction to Data Compression Fourth Edition Morgan Kaufmann 本书的中文版由图灵社区翻译出版 (资源是英文本) 享誉世界的数据压缩经典著作 内容全面新颖 示例精彩丰富 理论联系实践 方便学以致用 本书是数据压缩方面的经典著作 目前已经出到了第4版 数据压缩技术及其应用从未停止前进的步伐 图像 语音 文本 音频 视频等新的应用领域层出不穷 本书也与时俱进 不断更新 这一版基本涵盖了数据压缩领域的最新发展 书中首先介绍了基本压缩方法 包括无损压缩和有损压缩 涉及的数学知识 然后从无损压缩开始 依次讲述了霍夫曼编码 算术编码以及词典编码技术等 对于有损压缩 还描述了标量 矢量以及微分编码和分形压缩技术 本书在上一版的基础上 扩展讨论了基于小波的压缩技术 特别是越来越流行的JPEG 2000标准 还增加了范式霍夫曼码以及更多有关二进制算术编码的信息 本书非常适合从事数据压缩相关工作的专业技术人员 软硬件工程师 学生等阅读 数字图书馆 多媒体等领域的技术人员也可参考 Khalid Sayood 美国内布拉斯加大学工程学教授 分别于1977年和1979年获得罗彻斯特大学电气工程学理学学士和理学硕士学位 并于1982年获得得克萨斯州农工大学电气工程学博士学位 他的主要研究方向包括数据压缩 信源信道联合编码和生物信息学 ">Introduction to Data Compression Fourth Edition Morgan Kaufmann 本书的中文版由图灵社区翻译出版 (资源是英文本) 享誉世界的数据压缩经典著作 内容全面新颖 示例精彩丰富 理论联系实践 方便学以致用 本书是数据压缩方面的经典 [更多]
### 光流法C++源代码解析与应用 #### 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. **结果存储与阈值处理**: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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