uva-10115 - Automatic Editing

本文介绍了一个字符串替换算法的具体实现过程,该算法通过遍历输入字符串并与预定义的原字符串进行匹配,一旦找到匹配项则使用相应的替换字符串进行替换,并输出最终结果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

不得不说,这道题目还是比较麻烦的。但是不难,仔细一点做,绝对不会错的。

题目的意思也和简单,就是先给你一个数N,然后给你N组字符串,每组都有两行,第一行是原本的字符串yuan[i],另一组是替换的

字符串ti[i],之后给定一组字符串,如果这个字符串的字串符合yuan[i],那么就用ti[i]来替换yuan[i];

输出最后的结果。

从字符串的头遍历到结尾,遇到就看是不是yuan[i],如果是的话就替换,不是的话,就继续。

#include<stdio.h>
#include<string.h>
int main()
{
	int i,j,k,n,m,s,s1,ss,tt,k1;
	char str[10000],yuan[1000][100],ti[1000][100];
	char str1[10000];
	while(scanf("%d",&n)&&n)
	{
		getchar();
		for(i=0;i<n;i++)
		{
			gets(yuan[i]);
			gets(ti[i]);
		}
		gets(str);
		m=strlen(str);
		for(i=0;i<n;i++)
		{
			for(j=0;j<m;j++)
			{
				if(str[j]==yuan[i][0])
				{
					s=strlen(yuan[i]);
					for(k=0;k<s;k++)
					{
						if(str[j+k]!=yuan[i][k])
							break;
					}
					if(k==s)
					{
						s1=strlen(ti[i]);
						ss=s1-s;
						for(k=0;k<j;k++)
							str1[k]=str[k];
						for(k=j;k<j+s1;k++)
							str1[k]=ti[i][k-j];
						for(;k<m+ss;k++)
							str1[k]=str[k-ss];
						str1[k]='\0';
						for(k1=0;k1<k;k1++)
							str[k1]=str1[k1];
						str[k1]='\0';
						break;
					}
				}
			}
			if(j!=m)
			{
				m=m+ss;
				i--;
			}
		
		}
		printf("%s\n",str);
	}
	return 0;
}


<think>好的,我现在需要帮助用户了解或实现快速泊松图像编辑技术。首先,我得回忆一下这个技术的基本概念。泊松图像编辑应该是基于泊松方程的一种图像处理方法,用于无缝融合两幅图像。用户提到的快速实现,可能是指优化过的算法,比如使用多重网格法或者其他加速技巧。 接下来,我需要确定用户的需求。他们可能想要一个具体的实现步骤或者原理解释。根据系统指令,必须用中文回答,并且生成相关问题,同时正确使用LaTeX格式。同时,用户提到了参考引用,但给出的引用内容是关于COFDM的,这可能是个错误,需要忽略或者指出。 首先,我需要解释泊松图像编辑的原理。核心思想是通过保持源图像的梯度场,在目标区域求解泊松方程,使得融合后的图像在边界处自然过渡。数学上,这涉及到求解一个偏微分方程,通常使用离散化的方法,比如有限差分,然后构建线性方程组求解。 然后,关于实现部分,可能需要用代码示例,比如Python。但用户提供的示例是快速排序的Python代码,所以可能需要类似的伪代码或实际代码。不过泊松方程求解通常涉及矩阵运算,可能使用NumPy和SciPy库中的稀疏矩阵求解器。 需要注意,用户提到的“Fast Poisson Image Editing”可能有特定的加速方法,比如使用快速傅里叶变换(FFT)或者多重网格法来加速求解。这部分需要简要说明。 另外,要检查是否有引用来源的问题。用户给出的引用[1]是关于COFDM的,可能与当前主题无关,可能需要忽略,或者在回答中指出这一点,但根据系统指令,引用标识需要自然地添加,但这里可能用户提供的引用有误,所以可能不需要引用,或者在回答中不引用错误的内容。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能感兴趣的方面,比如算法优化、应用场景、与其他技术的对比等。 现在,整合这些信息,结构清晰的回答应包括原理、实现步骤、代码示例(如果可能)、以及相关问题。同时确保数学公式正确使用$...$和$$...$$格式,例如梯度、泊松方程等需要用LaTeX表达。</think>### 快速泊松图像编辑(Fast Poisson Image Editing)详解 #### 1. 核心原理 快速泊松图像编辑通过保持源图像的梯度场,在目标区域求解泊松方程实现无缝融合。数学形式为: $$ \min_f \iint_\Omega |\nabla f - \mathbf{v}|^2 d\Omega \quad \text{s.t.} \quad f|_{\partial\Omega} = f^*|_{\partial\Omega} $$ 其中$\nabla f$是目标梯度场,$\mathbf{v}$是源图像梯度,$\partial\Omega$为融合边界[^1]。 #### 2. 实现步骤 1. **掩膜提取**:确定源图像$S$的ROI区域$\Omega$ 2. **边界对齐**:将ROI映射到目标图像$D$的指定位置 3. **构建方程**: $$Lf = \text{div}(\mathbf{v})$$ 其中$L$为拉普拉斯矩阵,离散化后形成稀疏线性方程组 4. **快速求解**:使用预处理共轭梯度法(PCG)或多重网格法加速求解 #### 3. Python实现示例 ```python import numpy as np from scipy.sparse import lil_matrix from scipy.sparse.linalg import spsolve def poisson_blend(src, target, mask): h, w = mask.shape indices = np.where(mask > 0) index_map = {(i,j):k for k,(i,j) in enumerate(zip(*indices))} # 构建拉普拉斯矩阵 A = lil_matrix((len(indices[0]), len(indices[0]))) b = np.zeros(len(indices[0])) for k, (i,j) in enumerate(zip(*indices)): A[k,k] = 4 for di,dj in [(-1,0),(1,0),(0,-1),(0,1)]: ni, nj = i+di, j+dj if mask[ni,nj]: A[k, index_map[(ni,nj)]] = -1 else: b[k] += target[ni,nj] # 边界条件 # 求解方程组 x = spsolve(A.tocsr(), b) return x.reshape(h,w)[indices] ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值