Sequence one(深搜)

本文介绍了一种在整数序列中寻找递增子序列的算法,并通过具体实例展示了算法的实现过程。文章讨论了搜索过程中剪枝和重判的重要性,以确保效率并避免重复计算。

Problem Description
Search is important in the acm algorithm. When you want to solve a problem by using the search method, try to cut is very important.
Now give you a number sequence, include n (<=1000) integers, each integer not bigger than 2^31, you want to find the first P subsequences that is not decrease (if total subsequence W is smaller than P, than just give the first W subsequences). The order of subsequences is that: first order the length of the subsequence. Second order the sequence of each integer’s position in the initial sequence. For example initial sequence 1 3 2 the total legal subsequences is 5. According to order is {1}; {3}; {2}; {1,3}; {1,2}. {1,3} is first than {1,2} because the sequence of each integer’s position in the initial sequence are {1,2} and {1,3}. {1,2} is smaller than {1,3}. If you also can not understand , please see the sample carefully.
 

 

Input
The input contains multiple test cases.
Each test case include, first two integers n, P. (1<n<=1000, 1<p<=10000).
 

 

Output
For each test case output the sequences according to the problem description. And at the end of each case follow a empty line.
 

 

Sample Input
3 5
1 3 2
 
3 6
1 3 2
 
4 100
1 2 3 2
 

 

Sample Output
1
3
2
1 3
1 2
 
 
1
3
2
1 3
1 2
 
1
2
3
1 2
1 3
2 3
2 2
1 2 3
1 2 2
Hint
Hint : You must make sure each subsequence in the subsequences is unique.

分析:

(1)题意很简单就是在给定的序列中找到固定个数的递增的子序列,如果子序列的总个数少于要求的个数,那么就把所有的子序列输出即可,注意每组测试用例就为有一空行。
(2)技巧一:重判,这里有两个重判,第一个重判是判断如果搜索的是子序列的第一个元素,那么判断从原始序列开始到当前位置是否已经出现过该元素,若出现过则之前肯定搜索过该元素,则放弃该元素的搜索。第二个重判,当搜索的不是子序列的第一个元素时,则判断子序列的前一个元素对应原始序列的位置,然后从该位置下一个元素开始到到当前搜索的位置之前判断该元素是否出现过,如果出现过,说明该子串出现过重复的,则放弃该元素。这里的两个重判需要好好地想想,很巧妙。
(3)技巧二:剪枝,这里的一个剪枝技巧是做了一个标记位,假如我在搜索长度为3的子串时,发现没有一个符合的,那么就不可能存在长度为4的子串符合条件。如果没有这个剪枝就会超时,看来影响很大的。。。。。

代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <algorithm>
using namespace std;

//len:搜索的长度,count:记录有多少个串了
int n,p,len,count_num;
int num[1001];

//做一个标记,如果一个短的串都不能够找到,
//那么就长的串就更不可能找到了,这里的一个巧妙地剪枝如果没用就会超时
bool flag;

typedef struct
{
    int n,pos;
}Tem;

Tem tem[1001];

//若在产生序列的前一个数字到当前这个数字中,
//出现等于num[e]的,那么说明之前已经有序列选择了num[e],
bool check(int s,int e)
{
    for(int i = s+1; i < e; i++)
    if(num[i]==num[e])return false;
    return true;
}


void print_sequence(int length)
{
    for(int i = 0; i < length-1;i++)
    cout<<tem[i].n<<" ";
    cout<<tem[length-1].n<<endl;
}

//dep:搜索的深度,也就是目前搜索到子串的长度
//pos: 当前搜索的位置
void dfs(int dep,int pos)
{
    if(count_num >= p)return;
    //搜索到了
    if(dep==len)
    {
        count_num++;
        flag = true;
        print_sequence(len);
        //已经搜索到符合的字串了
        return;
    }
    for(int i=pos;i<n;i++)
    {
        if((dep!=0&&tem[dep-1].n<=num[i])||dep==0)
        {
            if(dep==0&&!check(-1,i))
            continue;
            if(dep!=0&&!check(tem[dep-1].pos,i))
            continue;
            tem[dep].n = num[i];
            tem[dep].pos = i;
            dfs(dep+1,i+1);
        }
    }
    return;
}

int main()
{
    while(cin>>n>>p)
    {
        for(int i=0;i<n;i++)
        cin>>num[i];
        count_num = 0;
        for(int i = 1;i < n;i++)
        {
            flag=false;
            len = i;
            dfs(0,0);
            if(count_num>=p||!flag)break;
        }
        cout<<endl;
    }
    return 0;
}

转自:http://www.cnblogs.com/newpanderking/archive/2012/10/11/2719941.html
### 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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