P1934 封印

P1934 封印

题目描述

很久以前,魔界大旱,水井全部干涸,温度也越来越高。为了拯救居民,夜叉族国王龙溟希望能打破神魔之井,进入人界“窃取”水灵珠,以修复大地水脉。可是六界之间皆有封印,神魔之井的封印由蜀山控制,并施有封印。龙溟作为魔界王族,习有穿行之术,可任意穿行至任何留有空隙的位置。然而封印不留有任何空隙! 龙溟无奈之下只能强行破除封印。破除封印必然消耗一定的元气。为了寻找水灵珠,龙溟必须减少体力消耗。他可以在破除封印的同时使用越行术。

神魔之井的封印共有 n 层,每层封印都有一个坚固值。身为魔族的龙溟单独打破一层封印时需要消耗的元气为该层封印的坚固值和封印总层数 n 的平方的乘积; 但他运用越行术时,打破第 i 层到第 j 层封印(i<j)的总元气消耗为第 i, j 层封印的坚固值之和与第 i, j 层之间所有封印层(包括第 i, j 层)的坚固值之和的乘积。同时,为了不惊动蜀山,第 i, j 层封印的坚固值之和必须不大于一个固定值 t(单独打破时该层坚固值可以大于该值) 。

输入输出格式

输入格式:

 

第一行包含两个正整数 n 和 t,按序表示封印层数和题中所述的固定值。

第二行为 n 个正整数a1~an,按序表示第 1 层到第 n 层封印的坚固值。

 

输出格式:

 

仅一行,包含一个正整数,表示最小消耗元气。

 

输入输出样例

输入样例#1: 复制
6 10
8 5 7 9 3 5
输出样例#1: 复制
578

说明

【样例说明】

先单独打破第一层,再用越行术从第二层直接打破到最后一层。 这样消耗元

气8 × 6^2+ (5 + 5) × (5 + 7 + 9 + 3 + 5) = 578。

【数据范围】

对于 10%的数据,n ≤ 10;

对于 50%的数据,n ≤ 100;

对于 70%的数据,n ≤ 500;

对于 100%的数据,n ≤ 1000,ai(1 ≤ i ≤ n) , t ≤ 20000。

 

 

洛谷题解:

由于题目具有无后效性,所以想到用DP来解决。

我们令f[i]表示打破前i层封印消耗元气的最小值,则状态转移方程如下:

f[i]=max⁡{f[i−1]+a[i]*n^2,f[k]+(a[k+1]+a[i])*sum(k+1,i)|0<k+1<i,a[k+1]+a[i]≤k}

状态转移方程写好后,问题在于求sum(k+1,i)时如果遍历一遍需要O(n)的复杂度。这样总复杂度为k(n^3),50-70分。

这个复杂度可以用预处理前缀和的方法来优化。用S[i]表示从a[1]到a[i]的

总和,则sum(k+1,i)=S[i]-S[k]。这样总复杂度为k(n^2),可以通过所有测试点。

 

 

 1 #include<iostream>
 2 using namespace std;
 3 int n,t;
 4 long long f[1003],s[1003],a[1003];
 5 int main()
 6 {
 7     cin>>n>>t;
 8     int m=n*n;
 9     for(int i=1;i<=n;i++)
10     {
11         cin>>a[i];
12         s[i]=s[i-1]+a[i];
13     }
14     for(int i=1;i<=n;i++)
15     {
16         long long  ans=m*a[i]+f[i-1];
17         for(int j=1;j<i;j++)
18         {
19             if(a[i]+a[j]>t)continue;
20             ans=min(ans,(a[i]+a[j])*(s[i]-s[j-1])+f[j-1]);
21         }
22         f[i]=ans;
23     }
24     cout<<f[n];
25     return 0;
26 } 

 

### 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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