2010 浙大机试 奥运排序问题

本文介绍了一道关于奥运会国家排名的算法题目,通过多种排序规则来确定国家的最佳排名,并提供了详细的C++实现代码。
题目1007:奥运排序问题

时间限制:1 秒

内存限制:32 兆

特殊判题:

提交:9450

解决:2044

题目描述:

按要求,给国家进行排名。

输入:
有多组数据。
第一行给出国家数N,要求排名的国家数M,国家号从0到N-1。
第二行开始的N行给定国家或地区的奥运金牌数,奖牌数,人口数(百万)。
接下来一行给出M个国家号。
输出:
排序有4种方式: 金牌总数 奖牌总数 金牌人口比例 奖牌人口比例
对每个国家给出最佳排名排名方式 和 最终排名
格式为: 排名:排名方式
如果有相同的最终排名,则输出排名方式最小的那种排名,对于排名方式,金牌总数 < 奖牌总数 < 金牌人口比例 < 奖牌人口比例
如果有并列排名的情况,即如果出现金牌总数为 100,90,90,80.则排名为1,2,2,4.
每组数据后加一个空行。
样例输入:
4 4
4 8 1
6 6 2
4 8 2
2 12 4
0 1 2 3
4 2
8 10 1
8 11 2
8 12 3
8 13 4
0 3
样例输出:
1:3
1:1
2:1
1:2

1:1
1:1

来源:
2010年浙江大学计算机及软件工程研究生机试真题
答疑:
解题遇到问题?分享解题心得?讨论本题请访问: http://t.jobdu.com/thread-7731-1-1.html
代码 :[注]使用了函数指针和函数指针数组
#include <cstdio>
#include <algorithm>

using namespace std;

const int INF(0x7fffffff);

struct best_rank{
    int rank, way;
    best_rank(){
        this->rank = INF;
        this->way = INF;
    }
    best_rank(int r, int w){
        this->rank = r;
        this->way = w;
    }
};
inline bool operator < (const best_rank &one, const best_rank &another){
    if(one.rank != another.rank){
        return (one.rank < another.rank);
    }
    return one.way < another.way;
}
struct nation{
    int id;
    int gold_medals, medals, population;
    best_rank nation_rank;
};
int n, m;
const int maxn(1e5 + 10);
nation all_nations[maxn];
nation nations[maxn];

bool cmp1(nation one, nation another)
{
    return (one.gold_medals > another.gold_medals);
}
bool cmp2(nation one, nation another)
{
    return (one.medals > another.medals);
}
bool cmp3(nation one, nation another)
{
    return (one.gold_medals * another.population > another.gold_medals * one.population);
}
bool cmp4(nation one, nation another)
{
    return (one.medals * another.population > another.medals * one.population);
}
bool cmp5(nation one, nation another)
{
    return (one.id < another.id);
}
void update(int way, bool (*cmp)(nation one, nation another))
{
    int last = 1;
    if(1 <= m){
        nations[0].nation_rank = min(nations[0].nation_rank,best_rank(1,way));
    }
    for(int i = 1; i < m; i++){
        if(!cmp(nations[i],nations[i - 1]) && !cmp(nations[i - 1],nations[i])){
            nations[i].nation_rank = min(nations[i].nation_rank, best_rank(last,way));
        }
        else{
            last = i + 1;
            nations[i].nation_rank = min(nations[i].nation_rank, best_rank(last,way));
        }
    }
}
int main()
{
    while(scanf("%d %d", &n, &m) != EOF)
    {
        for(int i = 0; i < n; i++){
            all_nations[i].id = i;
            scanf("%d %d %d",&all_nations[i].gold_medals, &all_nations[i].medals, &all_nations[i].population);
        }
        int index;
        for(int i = 0; i < m; i++){
            scanf("%d",&index);
            nations[i] = all_nations[index];
        }
        bool (*cmp[4])(nation one, nation another) = {cmp1,cmp2,cmp3,cmp4};
        for(int i = 0; i < 4; i++){
            sort(nations, nations + m, cmp[i]);
            update(i + 1, cmp[i]);
        }
        sort(nations, nations + m, cmp5);

        for(int i = 0; i < m; i++){
            printf("%d:%d\n", nations[i].nation_rank.rank, nations[i].nation_rank.way);
        }
        puts("");
    }
    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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