学习总结

本文深入探讨并查集与树状数组两大数据结构。并查集适用于维护具有传递性的动态关系,尤其在数据量大时,通过离散化减少变量范围。边带权的并查集利用路径压缩统计节点间信息,如银河英雄传说等题目的解决方案。树状数组则未提及具体应用,但作为并查集的补充,共同构成数据结构的重要组成部分。

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昨天和今天两天,重新看了数据结构的并查集和树状数组两部分。

并查集,可以用来动态维护许多具有互相导出的传递性的关系。很多具有传递性关系的题目都可以联想到并查集解决。此外,还要注意数据量,一般当给的约束条件变量x的范围很大时,几乎为10^9,我们首先要运用离散化将变量x的范围映射到与询问有关的数据范围内。

另外,边带权的并查集是利用了路径压缩来统计每个节点到树根之间的路径上的一些信息。这是并查集的很大应用。

像银河英雄传说以及Parity game 那两道题目,都是运用边带权的思想来解决的。

在做这类题目时,重要的是能够把题目转化为并查集中可以维护传递关系的样子,这是其难的地方。

 

 

内容概要:本文详细介绍了名为MoSca的系统,该系统旨在从单目随意拍摄的视频中重建和合成动态场景的新视角。MoSca通过4D Motion Scaffolds(运动支架)将视频数据转化为紧凑平滑编码的Motion Scaffold表示,并将场景几何和外观与变形场解耦,通过高斯融合进行优化。系统还解决了相机焦距和姿态的问题,无需额外的姿态估计工具。文章不仅提供了系统的理论背景,还给出了基于PyTorch的简化实现代码,涵盖MotionScaffold、GaussianFusion、MoScaSystem等核心组件。此外,文中深入探讨了ARAP变形模型、2D先验到3D的提升、动态高斯表示、相机参数估计等关键技术,并提出了完整的训练流程和性能优化技巧。 适用人群:具备一定计算机视觉和深度学习基础的研究人员和工程师,特别是对动态场景重建和新视角合成感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①从单目视频中重建动态场景的新视角;②研究和实现基于4D Motion Scaffolds的动态场景表示方法;③探索如何利用预训练视觉模型的先验知识提升3D重建质量;④开发高效的动态场景渲染和优化算法。 其他说明:本文提供了详细的代码实现,包括简化版和深入扩展的技术细节。阅读者可以通过代码实践加深对MoSca系统的理解,并根据具体应用场景调整和扩展各个模块。此外,文中还强调了物理启发的正则化项和多模态先验融合的重要性,帮助实现更合理的变形和更高质量的渲染效果。
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