UVA 10359 Tiling

本文介绍了通过递归方法解决排列问题的算法,利用动态规划的思想,通过f(n) = f(n-1) + 2*f(n-2)公式求解排列数量,具体实现使用了BigInteger进行大整数运算。

UVA_10359

    我们令f(n)表示有n列时的放置种数,那么我们不妨考虑左边第一个位置如何放置。实际上一共有三种情况,这样就可以得到f(n)=f(n-1)+2*f(n-2)。

import java.math.BigInteger;
import java.util.Scanner;

public class Main {
public static void main(String[] args) {
Scanner cin = new Scanner(System.in);
BigInteger[] f = new BigInteger[260];
f[0] = new BigInteger("1");
f[1] = new BigInteger("1");
for(int i = 2; i <= 250; i ++)
f[i] = f[i - 2].multiply(BigInteger.valueOf(2)).add(f[i - 1]);
while(cin.hasNext())
{
int n = cin.nextInt();
System.out.println(f[n]);
}
}
}


转载于:https://www.cnblogs.com/staginner/archive/2011/12/15/2289517.html

09-15
在IT领域,Tiling(分块)是一种重要的技术手段,以下是关于它的详细介绍: ### 基本概念 Tiling是将一个较大的对象(如数据、图像、矩阵等)划分成若干个小块(Tile),分别对这些小块进行处理,最后再将处理结果进行拼接的方法。以图像分块为例,就是把一幅完整的图像分割成多个小的图像块,分别处理后再组合成完整图像[^1]。 ### 应用场景 - **图像处理**:在处理大尺寸图像时,由于内存限制无法一次性加载整个图像。通过图像分块技术,每次只处理一个小块,减少内存占用。同时,多个块可以并行处理,提升处理速度。此外,还可通过设置重叠区域减少边界效应[^1]。 ```python import cv2 # 读取大图像 image = cv2.imread('large_image.jpg') # 定义分块大小 tile_size = (200, 200) # 分块处理 for y in range(0, image.shape[0], tile_size[1]): for x in range(0, image.shape[1], tile_size[0]): tile = image[y:y + tile_size[1], x:x + tile_size[0]] # 对每个小块进行处理,例如灰度化 gray_tile = cv2.cvtColor(tile, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 这里可以进行更复杂的处理 ``` - **计算机图形学**:在3D渲染中,对于大型场景的渲染,可将场景划分成多个小块进行渲染,提高渲染效率。同时,在纹理映射时,也可采用分块技术,减少内存开销。 - **数据处理与分析**:在处理大规模数据集时,将数据分块可以提高数据处理的并行性。例如,在矩阵运算中,将大矩阵分块后进行乘法运算,可充分利用多核处理器的并行计算能力。 ### 优势 - **内存优化**:每次只处理一个小块,减少了对内存的占用。对于资源受限的系统,这一优势尤为明显[^1]。 - **并行加速**:多个块可以并行处理,充分利用多核处理器的计算能力,提升处理速度。在分布式计算环境中,不同的节点可以同时处理不同的块,进一步提高处理效率[^1]。 - **边界处理**:通过设置重叠区域,可以减少边界效应的影响。在图像处理中,重叠区域可以使相邻块之间的过渡更加自然[^1]。 ### 挑战 - **块间一致性**:在分块处理过程中,需要确保各个块的处理结果在拼接时能够保持一致性。例如,在图像处理中,相邻块的颜色、亮度等属性需要进行适当的调整,以避免拼接处出现明显的接缝。 - **通信开销**:在并行处理多个块时,需要考虑块之间的通信开销。如果通信开销过大,可能会抵消并行处理带来的性能提升。
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