codeforces 469B Chat Online 解题报告

本文详细介绍了如何解决Codeforces竞赛题469B的算法思路,通过使用vis数组标记Z的上线时间段,并利用l到r的范围判断X的上线时间段是否可选,实现高效计算X与Z至少有一个时刻上线的数量。文章特别提醒了在初始化vis数组时需考虑边界问题,避免因数组大小不足导致的逻辑错误。

题目链接:http://codeforces.com/problemset/problem/469/B

题目意思:给出 Little Z 的上线时间段,分别是[a1, b1], [a2, b2],...,[ap, bp] (bi < ai + 1) ,以及 Little X的上线时间段,不过他的上线时间段需要依赖 t,也就是上线时间段为[c1+t, d1+t],[c2+t, d2+t],...,[cq+t, dq+t](dj < cj + 1 )。问从[l, r] 中 选择 t,使得 X 与 Z 两个人上线的时间至少有一个时刻的数量有多少个。(这些区间段都包括边界点!)

   思路就是用一个vis[]数组把 Z 的上线时间段全部标记为1,然后对于 X 的所有时间段,通过 + x( l <= x <= r)来判断是否已经被标记过,是的话就说明 x 这个点是可选的,可纳入答案范围内。

    比赛的时候其实是有这个思路的,但是怕超时就不敢写,然后一直纠结...纠结......纠结(1000*50*1000:[l,r] * q * [cj, dj] ),想不到确实可以这样做,后悔死了~~~

    赛后做发现有一个小小的要注意的地方,从test 4 那里可以看出,判断 vis 时有可能超出1000,所以vis 数组要开到2000以上!!!否则memset初始化不到1000以外的数据,导致初始值不明确,以致最后的判断可能会有误!!!

   

 1 #include <iostream>
 2 #include <cstdio>
 3 #include <cstdlib>
 4 #include <cstring>
 5 using namespace std;
 6 
 7 const int maxn = 1000 + 10;
 8 int vis[2*maxn];   // ci+x, di+x (l<= x <=r)有可能超出1000,所以要开大点
 9 int c[maxn], d[maxn];
10 
11 int main()
12 {
13     int p, q, l, r, a, b;
14   //  freopen("in.txt", "r", stdin);
15 
16     while (scanf("%d%d%d%d", &p, &q, &l, &r) != EOF)
17     {
18         memset(vis, 0, sizeof(vis));
19         for (int i = 0; i < p; i++)
20         {
21             scanf("%d%d", &a, &b);
22             for (int j = a; j <= b; j++)
23                 vis[j] = 1;
24         }
25         for (int i = 0; i < q; i++)
26             scanf("%d%d", &c[i], &d[i]);
27 
28         int ans = 0;
29         for (int k = l; k <= r; k++)
30         {
31              int flag = 0;
32              for (int i = 0; i < q && !flag; i++)
33              {
34                  for (int j = c[i]+k; j <= d[i]+k && !flag; j++)
35                  {
36                     if (vis[j])  // 如果vis大小是1000,if判断中写成vis[i] = 1是错误的,注意注意!!!
37                     {
38                         flag = 1;
39                         break;
40                     }
41                 }
42             }
43             if (flag)
44                 ans++;
45         }
46         printf("%d\n", ans);
47     }
48     return 0;
49 }
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转载于:https://www.cnblogs.com/windysai/p/3984013.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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