hlg1186青蛙过河【dp】

青蛙过河DP算法优化
本文介绍了一道经典的动态规划问题——青蛙过河,并详细记录了作者从初次尝试到最终AC的过程,包括三次代码实现的变化及每次修改的原因,强调了在动态规划中考虑边界条件的重要性。

题意:在河上有一座独木桥,一只青蛙想沿着独木桥从河的一侧跳到另一侧。在桥上有一些石子,青蛙很讨厌踩在这些石子上。由于桥的长度和青蛙一次跳过的距离都是正整数,我们可以把独木桥上青蛙可能到达的点看成数轴上的一串整点:0,1,……,L(其中L是桥的长度)。坐标为0的点表示桥的起点,坐标为L的点表示桥的终点。青蛙从桥的起点开始,不停的向终点方向跳跃。一次跳跃的距离是s到t之间的任意正整数(包括s,t)。当青蛙跳到或跳过坐标为L的点时,就算青蛙已经跳出了独木桥。

题目给出独木桥的长度L,青蛙跳跃的距离范围s,t,桥上石子的位置。你的任务是确定青蛙要想过河,最少需要踩到的石子数。

 

分析:

dp[i]代表从i位置到达终点最少的石子数  然后往前dp即可

 

代码:

 1 #include <iostream>
 2 #include <cstdio>
 3 #include <cstring>
 4 using namespace std;
 5 
 6 const int maxn = 100005;
 7 const int INF = 1000000000;
 8 int dp[maxn];
 9 int a[maxn];
10 
11 int main() {
12     int l, s, t, n;
13     int d;
14     while(EOF != scanf("%d %d %d %d",&l, &s, &t, &n) ) {
15         memset(a, 0, sizeof(a));
16         for(int i = 1; i <= n; i++) {
17             scanf("%d",&d);
18             a[d] = 1;
19         }
20         memset(dp, 0x35, sizeof(dp));
21         dp[l] = 0;
22         for(int i = l - 1; i >= 0; i--) {
23             for(int j = i + s; j <= i + t; j++) {
24                 if(j >= l) {
25                     if(a[i]) {
26                         dp[i] = 1;
27                     } else {
28                         dp[i] = 0;
29                     }
30                 } else {
31                     if(a[i]) {
32                         dp[i] = min(dp[i], dp[j] + 1);
33                     } else {
34                         dp[i] = min(dp[i], dp[j]);
35                     }
36                 }
37             }
38         }
39         printf("%d\n", dp[0]);
40     }
41     return 0;
42 }
View Code

 

/////////////////////////////////////////////////////////

 

今天我从前往后dp了一下  然后直接被wa了

 1 memset(dp, 0x35, sizeof(dp));
 2         dp[0] = 0;
 3         for(int i = 1; i <= l; i++) {
 4             for(int j = s; j <= t; j++) {
 5                 int x  = i - j;
 6                 if(x >= 0) {
 7                     if(a[i]) {
 8                         dp[i] = min(dp[x] + 1, dp[i]);
 9                     } else {
10                         dp[i] = min(dp[x], dp[i]);
11                     }
12                 }
13             }
14         }
15 //        for(int i = 0; i <= l; i++) {
16 //            printf("%d ", dp[i]);
17 //        } puts("");
18         printf("%d\n", dp[l]);

以上以上是wa的代码

我很快意识到了自己错哪了  

就是可能最后的结果不是dp[l]和有可能跳过  

于是改成了这个

 1 memset(dp, 0x3f, sizeof(dp));
 2         dp[0] = 0;
 3         for(int i = 1; i <= l; i++) {
 4             for(int j = s; j <= t; j++) {
 5                 int x  = i - j;
 6                 if(x >= 0) {
 7                     if(a[i]) {
 8                         dp[i] = min(dp[x] + 1, dp[i]);
 9                     } else {
10                         dp[i] = min(dp[x], dp[i]);
11                     }
12                 }
13             }
14         }
15 //        for(int i = 0; i <= l; i++) {
16 //            printf("%d ", dp[i]);
17 //        } puts("");
18         int ans = 1000000000;
19         for(int i = l; i < l + t; i++) {
20             ans = min(ans, dp[i]);
21         }
22         printf("%d\n", ans);

然后又wa了   于是继续找

突然我觉得自己把自己坑了   

上一个错误只找了l之后的dp但是计算的过程中l之后的dp都没有进行计算  

于是  

ac代码:

 1 #include <iostream>
 2 #include <cstdio>
 3 #include <cstring>
 4 using namespace std;
 5 
 6 const int maxn = 100015;
 7 const int INF = 1000000000;
 8 int dp[maxn];
 9 int a[maxn];
10 
11 int main() {
12     int l, s, t, n;
13     int d;
14     while(EOF != scanf("%d %d %d %d",&l, &s, &t, &n) ) {
15         memset(a, 0, sizeof(a));
16         for(int i = 1; i <= n; i++) {
17             scanf("%d",&d);
18             a[d] = 1;
19         }
20         memset(dp, 0x3f, sizeof(dp));
21         dp[0] = 0;
22         for(int i = 1; i < l + t; i++) {
23             for(int j = s; j <= t; j++) {
24                 int x  = i - j;
25                 if(x >= 0) {
26                     if(a[i]) {
27                         dp[i] = min(dp[x] + 1, dp[i]);
28                     } else {
29                         dp[i] = min(dp[x], dp[i]);
30                     }
31                 }
32             }
33         }
34         int ans = 1000000000;
35         for(int i = l; i < l + t; i++) {
36             ans = min(ans, dp[i]);
37         }
38         printf("%d\n", ans);
39     }
40     return 0;
41 }
View Code

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhanzhao/p/4314281.html

YUV颜色空间与HLG(Hybrid Log-Gamma)高动态范围技术在视频处理中具有一定的协同作用。YUV是一种将图像或视频信号分解为亮度(Y)和色度(U、V)分量的颜色空间。这种分离有助于在传输和压缩过程中优化亮度和色度信息的处理,因为人眼对亮度变化的敏感度高于对色度变化的敏感度。因此,YUV格式被广泛应用于视频编码和广播系统中,如H.264、HEVC等标准[^1]。 HLG是一种高动态范围(HDR)技术,旨在提供更宽的亮度范围,从而增强图像的对比度和细节表现力。与传统的SDR(Standard Dynamic Range)相比,HLG能够呈现更真实的亮部和暗部细节,使图像看起来更加生动和自然。HLG技术通过使用一种特殊的伽玛曲线(Log-Gamma),能够在不增加额外元数据的情况下实现HDR效果,这使得它特别适合于实时广播和视频传输[^2]。 在实际应用中,YUV颜色空间与HLG技术可以结合使用以提高视频的质量。例如,在HDR视频编码过程中,视频信号通常首先被转换为YUV颜色空间,其中亮度分量(Y)可以应用HLG技术来扩展动态范围,而色度分量(U、V)则可以根据需要进行适当的处理和压缩。这种方法不仅能够保持视频的高质量,还能有效地减少数据传输所需的带宽[^1]。 此外,由于HLG技术不需要额外的元数据,它与现有的视频传输和接收设备兼容性更好。这意味着,在使用YUV颜色空间进行视频处理时,通过引入HLG技术,可以在不显著改变现有基础设施的情况下实现HDR视频的制作和播放。 综上所述,YUV颜色空间与HLG技术在视频处理中的结合,不仅能够提升视频的视觉效果,还能够适应当前视频传输和接收设备的要求,为用户提供更加优质的观看体验。 ```python # 示例代码:假设我们有一个函数用于转换视频信号到YUV颜色空间并应用HLG技术 def convert_to_YUV_and_apply_HLG(video_signal): # 转换视频信号到YUV颜色空间 yuv_video = convert_to_YUV(video_signal) # 应用HLG技术到亮度分量 hlg_yuv_video = apply_HLG(yuv_video['Y']) # 合并处理后的亮度分量与未处理的色度分量 final_video = merge_YUV(hlg_yuv_video, yuv_video['U'], yuv_video['V']) return final_video # 假设的转换函数 def convert_to_YUV(signal): # 实现RGB到YUV转换逻辑 pass # 假设的应用HLG函数 def apply_HLG(y_component): # 实现HLG技术到亮度分量 pass # 假设的合并YUV分量函数 def merge_YUV(y, u, v): # 合并YUV分量形成最终视频 pass ```
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