HDU 2227 Find the nondecreasing subsequences

本文介绍了一种使用树状数组优化动态规划算法,解决求解序列中最长不下降子序列个数的问题。通过离散化处理和前缀和查询,将原始O(n^2)的时间复杂度优化至更高效。文章提供了详细的算法思路和C++实现代码。

树状数组+dp因为今天复习离散化于是手贱加了个离散化

题目大意

意思是给你一段序列,求里面的最长不下降子序列的个数。

dp思想

这道题的dp方程非常的好推,看完题目的第一眼就已经推出了方程

设dp[i]表示以当前点为终点的序列方案。所以方程是
\[ dp[i] += (i>j\&\&a[i]\ge a[j])? dp[j]:0\\ ans=\sum_{i=1}^{n}(dp[i]+1) \]

但是一看这种方法就是\(n^2\)的复杂度,明显过不了,那怎么办呢?

优化

我们知道,我们最后求得一定是一个前缀和的形式,所以这个树状数组可以做的很好。

我们先将原数组从小到大排个序,然后寻找它的下标。

为什么从小到大呢?因为从小到大的话我们求得一定是不下降子序列,那么决定答案的就是原位置的下标。

我们可以二分查找它的下标,那么在他下标之前的前缀和一定就是总的方案数。

然后在查询的前缀合里加1,就是答案。

不理解?举个例子。

排序前: 1 2 5 4 3
排序后: 1 2 3 4 5
数组下标: 1 2 5 4 3
首先第一个值是1,它得下标是1,前缀是0,所以方案数是1
第二个值2,下标二,前缀和1,方案数2
下个值3,下标是3,位置是5,前缀和是3,方案数4
下个值4,下标是4,位置是4,前缀和是4,方案数是5
下个值5,下标是5,位置是3,前缀和是3,方案数是4

#include <queue>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#define LL long long
using namespace std;
const int mod = 1000000007;
int c[100001];
int n;
int b[100001],cnt;
LL tree[100001];
int a[100001];
bool cmp(int x,int y) {
    return x<y;
}
int lowbit(int k) {
    return k&(-k);
}
void add(int k,int val) {
    while(k<=n) {
        tree[k]+=val;
        k+=lowbit(k);
    }
}
int ask(int k) {
    int ans=0;
    while(k!=0) {
        ans = (ans+tree[k])%mod ;
        k-=lowbit(k);
    }
    return ans%mod;
}
int main() {
    while(scanf("%d",&n)!=EOF) {
        memset(a,0,sizeof(a));
        memset(b,0,sizeof(b));
        memset(c,0,sizeof(c));
        memset(tree,0,sizeof(tree));
        cnt=0;
        for(int i=1; i<=n; i++) scanf("%d",&a[i]),b[i]=a[i];
        sort(b+1,b+1+n,cmp);
        for(int i=1; i<=n; i++) if(b[i]!=b[cnt])b[++cnt]=b[i];
        for(int i=1; i<=n; i++)a[i]=lower_bound(b+1,b+1+cnt,a[i])-b;
        for(int i=1; i<=n; i++)c[i]=a[i];
        sort(a+1,a+1+n,cmp);
        for(int i=1; i<=n; i++) {
            int id=lower_bound(a+1,a+1+n,c[i])-a;
            add(id,ask(id)+1);
        }
        printf("%d\n",ask(n));
    }
}

转载于:https://www.cnblogs.com/ifmyt/p/9713705.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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