【编程之美】2.12快速寻找满足条件的两个数

本文介绍了一种查找有序数组中两个数相加等于特定值sum的方法。通过先排序数组再使用双指针技巧从两端逼近的方式,实现了高效查找。该算法适用于已排序或可排序的整数数组。

给一个数组,找出其中一对和为sum的数字。

 

由于已经做过排好序的数组,找和为sum的题目。所以完全没有过多考虑就排了序,左右指针相互收缩着寻找。

跟答案上的方法也是一样的。

/*
start time = 16:57
end time = 17:15
*/
#include <iostream>
#include <stdlib.h>
using namespace std;

//由小到大排
int cmp(const void * a, const void * b)
{
    return *((int *)a) - *((int *)b);
}
bool get_TwoNumber(int * a, int len, int sum)
{
    int i, j;
    qsort(a, len, sizeof(a[0]), cmp);
    for(i = 0, j = len - 1; i < j;)
    {
        if(a[i] + a[j] == sum)
        {
            cout << a[i] << " + " << a[j] << " = "<< sum << endl;
            return true;
        }
        else if(a[i] + a[j] < sum)
        {
            i++;
        }
        else
        {
            j--;
        }
    }
    cout << "no vaild num!" << endl;
    return false;
}

int main()
{
    int a[10] = {5,6,1,4,7,9,8};
    get_TwoNumber(a, 7, 10);
    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。它基于亮不变性假设,即场景中的在时间上保持相同的灰值,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。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)和Et(时间梯),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变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰值;`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. **灰计算**:对每一像素进行处理,计算其灰值。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值,计算出每个像素的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。 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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