UVA 3942 Remember the Word(Trie树)

本文介绍了一种利用Trie树结合动态规划解决字符串分解问题的方法。通过建立Trie树来存储字典中的所有单词,并借助动态规划算法计算字符串的有效分解方式数量。

题目链接

题目大意:给出一个由s个不同的单词组成的字典和一个长的字符串。把这个字符串分解成若干个单词的连接(单词可以重复使用),有多少种方法?比如,有4个单词a, b, cd, ab,则abcd可以有两种分解的方法:a+b+cd 和 ab+cd。

  第一次接触Trie树,有些不是很理解,暂时记录下来 ,作为一个模板。


//Trie树+dp
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define maxnode 4000*100+100
#define sigma_size 26
#define mod 20071027
char s[300100];
int dp[300110];
struct Trie
{
    int ch[maxnode][sigma_size];
    int val[maxnode];
    int sz;//节点总数
    void init(){sz=1; memset(ch[0],0,sizeof(ch[0])); val[0]=0;}
    int idx(char c) { return c-'a'; }
    void insert(char *s,int v)
    {
        int u=0,n=strlen(s);
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            int c=idx(s[i]);
            if(!ch[u][c])  //节点不存在,开辟一段空间
            {
                memset(ch[sz],0,sizeof(ch[sz]));
                val[sz]=0; //中间节点的附加信息为0
                ch[u][c]=sz++;//新建节点
            }
            u=ch[u][c]; //往下走
        }
        val[u]=n;//表示这个节点结束了,看题意要求取值
    }

    void find(char *s,int st,int l)
    {
        int u=0;
        for(int i=0;i<l;i++)
        {
            int c=idx(s[i]);
            if(!ch[u][c]) return ;
            u=ch[u][c];
            if(val[u]) dp[st]=(dp[st]+dp[st+val[u]])%mod;
        }
        return ;
    }
};
Trie word;
int main()
{
   // printf("%d**\n",maxnode);
    int cas=1;
    while(~scanf("%s",s))
    {
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        word.init();
        int len=strlen(s);
        int n;
        scanf("%d",&n);
        char c[110];
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            scanf("%s",c);
            word.insert(c,1);
        }

        dp[len]=1;
        for(int i=len-1;i>=0;i--)
        {
            word.find(s+i,i,len-i);
        }
        printf("Case %d: %d\n",cas++,dp[0]%mod);
    }
    return 0;
}

### 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速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)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``Et`分别代表沿x轴、y轴时间轴的像素强度变化;`gray1``gray2`用于存储当前帧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效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、EyEt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。通过深入理解优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性实时性能。 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,能够有效捕捉理解动态场景中的运动信息
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