URAL 1297 Palindrome

本文介绍了一种使用后缀数组优化回文串查找算法的方法,通过翻转序列并插入特殊字符,避免了序列尾部与头部合并的问题,并利用高度数组和线段树在O(logn)时间内找到两个方向相反字符串的最大公共前缀,从而实现O(nlogn)复杂度的高效查找。

URAL_1297

    找回文串最直观的一个算法就是枚举中间的点,然后向两边查找,看最后能拓展多远,但是这样是n^2的算法,利用后缀数组可以达到O(nlogn)的复杂度。

其实在枚举中间的点之后,向外拓展多远是取决于两个方向相反的字符串的公共前缀的,而如果利用后缀数组我们就可以在O(logn)的时间内找到这两个字符串公共前缀最长是多少。

    下面面临的一个问题就是两个字符串是方向相反的,为了能够使两个字符串同向,我们可以把原序列翻过来的序列插入到原序列后面,这样这个字符串里面顺序看过去就既包含了原序列的正向的字符串,同时也包含了原序列的反向的字符串。

    但是,如果这样去找后缀间的公共前缀的话,我们会发现有可能前半部分的字符串尾部可能会和后半部分的字符串首部合并到一起看作某后缀的前缀,为了避免出现这种情况,我们可以在两个字符串中间插入一个比较奇异的字符(这个字符没在原序列中出现即可),比如’$’,这样就不用担心这个问题了。

    之后,之所以能够在O(logn)的时间内找到两个字符串公共前缀最长是多少,源于height数组的一些性质。不妨设两个后缀的起始位置分别为i、j(不妨设i<j),那么两个后缀的最长公共前缀的长度就是height[rank[i]+1],height[rank[i]+2],...,height[rank[j]]中的最小值,这一点根据height数组的定义不难证明。这样我们就可以利用线段树在O(logn)的时间找到这些值中的最小值了。

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define MAXD 2010
#define INF 0x3f3f3f3f
char b[MAXD];
int tree[4 * MAXD];
int N, M, P, r[MAXD], rank[MAXD], height[MAXD], sa[MAXD], wa[MAXD], wb[MAXD], ws[MAXD], wv[MAXD];
void init()
{
int i, j, k;
for(i = 0; b[i]; i ++)
r[i] = b[i];
r[N = i] = '$';
for(j = i - 1, ++ i; j >= 0; i ++, j --)
r[i] = b[j];
r[M = i] = 0;
}
int cmp(int *p, int x, int y, int l)
{
return p[x] == p[y] && p[x + l] == p[y + l];
}
void da(int n, int m)
{
int i, j, p, *x = wa, *y = wb, *t;
for(i = 0; i < m; i ++)
ws[i] = 0;
for(i = 0; i < n; i ++)
++ ws[x[i] = r[i]];
for(i = 1; i < m; i ++)
ws[i] += ws[i - 1];
for(i = n - 1; i >= 0; i --)
sa[-- ws[x[i]]] = i;
for(p = 1, j = 1; p < n; j *= 2, m = p)
{
for(p = 0, i = n - j; i < n; i ++)
y[p ++] = i;
for(i = 0; i < n; i ++)
if(sa[i] >= j)
y[p ++] = sa[i] - j;
for(i = 0; i < n; i ++)
wv[i] = x[y[i]];
for(i = 0; i < m; i ++)
ws[i] = 0;
for(i = 0; i < n; i ++)
++ ws[wv[i]];
for(i = 1; i < m; i ++)
ws[i] += ws[i - 1];
for(i = n - 1; i >= 0; i --)
sa[-- ws[wv[i]]] = y[i];
for(t = x, x = y, y = t, x[sa[0]] = 0, p = 1, i = 1; i < n; i ++)
x[sa[i]] = cmp(y, sa[i - 1], sa[i], j) ? p - 1: p ++;
}
}
void calheight(int n)
{
int i, j, k = 0;
for(i = 1; i <= n; i ++)
rank[sa[i]] = i;
for(i = 0; i < n; height[rank[i ++]] = k)
for(k ? -- k : 0, j = sa[rank[i] - 1]; r[i + k] == r[j + k]; k ++);
}
void build()
{
int i, j, k;
memset(tree, 0x3f, sizeof(tree));
for(P = 1; P < M + 2; P <<= 1);
for(i = 1; i <= M; i ++)
tree[P + i] = height[i];
for(i = P - 1; i > 0; i --)
tree[i] = tree[2 * i] < tree[2 * i + 1] ? tree[2 * i] : tree[2 * i + 1];
}
int search(int x, int y)
{
int i, j, t, min = INF;
if(x > y)
t = x, x = y, y = t;
for(i = P + x, j = P + y + 1; i ^ j ^ 1; i >>= 1, j >>= 1)
{
if((~i & 1) && tree[i ^ 1] < min)
min = tree[i ^ 1];
if((j & 1) && tree[j ^ 1] < min)
min = tree[j ^ 1];
}
return min;
}
void solve()
{
int i, j, k, ans, minr;
da(M + 1, 128);
calheight(M);
build();
ans = 0, minr = INF;
for(i = 0; i < N; i ++)
{
k = search(rank[i], rank[M - i - 1]);
if(2 * k - 1 > ans || (2 * k - 1 == ans && i - k + 1 < minr))
ans = 2 * k - 1, minr = i - k + 1;
k = search(rank[i], rank[M - i]);
if(2 * k > ans || (2 * k == ans && i - k < minr))
ans = 2 * k, minr = i - k;
}
for(i = 0; i < ans; i ++)
printf("%c", r[i + minr]);
printf("\n");
}
int main()
{
while(scanf("%s", b) == 1)
{
init();
solve();
}
return 0;
}


### 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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