[kuangbin带你飞]专题一 简单搜索 C

本文详细解析了VJudge平台上的C-CatchThatCow题目,通过广度优先搜索算法解决农夫约翰追捕逃亡母牛的问题。介绍了题目背景、输入输出格式、示例及代码实现。

C - Catch That Cow

题目链接:https://vjudge.net/contest/65959#problem/C

题目:

Farmer John has been informed of the location of a fugitive cow and wants to catch her immediately. He starts at a point N (0 ≤ N ≤ 100,000) on a number line and the cow is at a point K (0 ≤ K ≤ 100,000) on the same number line. Farmer John has two modes of transportation: walking and teleporting.

* Walking: FJ can move from any point X to the points X - 1 or X + 1 in a single minute
* Teleporting: FJ can move from any point X to the point 2 × X in a single minute.

If the cow, unaware of its pursuit, does not move at all, how long does it take for Farmer John to retrieve it?

Input
Line 1: Two space-separated integers: N and K
Output
Line 1: The least amount of time, in minutes, it takes for Farmer John to catch the fugitive cow.
Sample Input
5 17
Sample Output
4
题意
农夫约翰已被告知逃亡牛的位置,并希望立即抓住她。 他从数字线上的N点(0≤N≤100,000)开始,并且母牛在同一数字线上的点K(0≤K≤100,000)。 农夫约翰有两种交通方式:步行和传送。

*步行:FJ可以在一分钟内从任何一点X移动到X - 1或X + 1点
*传送:FJ可以在一分钟内从任意点X移动到2×X点。

如果母牛不知道它的追求,根本不动,那么农夫约翰需要多长时间才能找回它?
输入
第1行:两个以空格分隔的整数:N和K.
产量
第1行:Farmer John捕捉逃亡牛所需的最短时间(以分钟为单位)。

思路:广搜
#include<iostream>
#include<queue>
#include<cstring>
#include<cstdio>
using namespace std;
bool book[maxn];
int fan[maxn];
queue<int>qu;
int bfs(int N,int K)
{
    int tou,xia;//tou是现在位置,xia是下一步的位置
    qu.push(N);//把现在位置压入队列中,
    fan[N]=0;//一开始步数为0
    book[N]=true;//该位置已经被走过了
    while(!qu.empty())
    {
        tou=qu.front();//将现在的位置存入队列中
        qu.pop();//删去队首
        //cout<<qu.size()<<endl;
        for(int i=0;i<3;i++)//三个操作
        {
            if(xia==K)
            {
                return fan[xia];
            }
            if(i==0)
                xia=tou-1;
            else if(i==1)
                xia=tou+1;
            else
                xia=tou*2;
            if(xia<0||xia>100000)//防止越界
                continue;
            if(!book[xia])
            {
                qu.push(xia);//把下一步的位置存入队列中
                fan[xia]=fan[tou]+1;
                book[xia]=true;//已经走过
            }
        }
    }
    return fan[xia];
}
int main()
{
    int N,K;
    while(cin>>N>>K){
    memset(fan,0,sizeof(fan));
    memset(book,false,sizeof(book));
    while(!qu.empty())
    {
        qu.pop();
    }
    cout<<bfs(N,K)<<endl;
}
return 0; }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Vampire6/p/11143182.html

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是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`函数实现了这算法,该函数接受前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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