2014UC笔试(广州)软件开发:客户端方向(1)

本文分享了一道UC客户端笔试中的C++题目解答过程:如何在不使用循环的情况下找到字符串中首次出现的单一字符。文章提供了两种解决方案,并分析了递归方法的应用。

       昨晚参加了UC的客户端方向的笔试,感觉被虐了。之前一直复习的是操作系统、计算机网络、编译原理这些知识,但是考试多少以C/C++的题为主,考完证明了我之前对自己C/C++的水平是盲目乐观。

       其他的不多说,试卷的最后一题,现在想想真是可惜。本来是一道蛮简单的题,虽说附加了一些条件,但还是可以解决的。但是考试时间只有一个小时,最后一题没时间了,再加上脑子一乱,完全没有写出来。但是刚一回宿舍就立马来了灵感,感觉自己还是naive。

      题目:在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b。不能用for/while循环。

      本来这道题还是蛮简单的。只需要两次遍历字符串,第一次记录每个字符出现的次数,第二次就找出第一个次数为1的字符。代码如下:

char findChar( string s )
{
	int character[255]; //总共有256个字符
	memset( character, 0, sizeof(character) );
	for( int i=0; i<s.length(); i++ )
	{
		character[ s[i] ]++;
	}
	for( int j=0; j<s.length(); j++ )
	{
		if( character[ s[j] ] == 1 )
			return s[j];
	}
	cout << "不存在只出现一次的字符" << endl;
	exit( 0 );
}

但是题目增加了一个要求,不能用循环,所以立马想到的就是递归。上面函数中两次使用循环完全可以用两个递归函数实现,代码如下:

void count( int i, int* a, string s )
{
	if( i < s.length() )
	{
		a[ s[i] ]++;
		count( ++i, a, s );
	}
}

char find( int i, int* a, string s )
{
	if( i == s.length() )
	{
		cout << "不存在只出现一次的字符" << endl;
		exit( 0 ); //防止无限递归
	}
	if( a[s[i]] == 1 )
		return s[i];
	else
		return find( ++i, a, s );
}

char findChar( string s )
{
	int character[255];
        memset( character, 0, sizeof(character) );
	count( 0, character, s );
	return find( 0, character, s );
}

         时间复杂度O( n ),空间复杂度O( 1 )。       

         网上搜了一下,这道题还是比较老的了,网上有好多种解法,都是利用哈希表的思想,我的数组其实也是一个哈希表。

### 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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