313 Super Ugly Number

博客围绕编写程序寻找第n个超级丑数展开。超级丑数是所有质因数都在给定质数列表中的正数。分析了如何产生下一个元素及避免重复,构造索引集来解决问题,还提及该问题与264 Ugly Number II问题相似。

1 题目

Write a program to find the nth super ugly number.

Super ugly numbers are positive numbers whose all prime factors are in the given prime list primes of size k.

Example:

Input: n = 12, primes = [2,7,13,19]
Output: 32 
Explanation: [1,2,4,7,8,13,14,16,19,26,28,32] is the sequence of the first 12 
             super ugly numbers given primes = [2,7,13,19] of size 4.

Note:

  • 1 is a super ugly number for any given primes.
  • The given numbers in primes are in ascending order.
  • 0 < k ≤ 100, 0 < n ≤ 106, 0 < primes[i] < 1000.
  • The nth super ugly number is guaranteed to fit in a 32-bit signed integer.

2 尝试解

2.1 分析

给定若干素数集,找出以这些素数(以及1)为因子的所有素数集排序后,其中的第n个元素。

以因子集Primes为[2,3,7]为例,初始素数集Ugly为[1],下一个添加的元应该是由素数集Ugly中所有的元素乘上因子集中的所有元素得到的结果集中,未添加过的最小的元素。如[1]→[1,2]→[1,2,3]→[1,2,3,4]→[1,2,3,4,6]。问题就变成了怎样产生下一个元素以及如何避免重复。

构造一个与Primes同样大小的索引集index,初始全为0,即全部指向Ugly[0]=1。然后取Ugly[index[i]]*Primes[i] for i in range(len(index))其中的最小值即为下一个要添加的元素。然后令所有能产生此结果的index++。

该问题与264 Ugly Number II问题相似。

2.2 代码

class Solution {
public:
    int nthSuperUglyNumber(int n, vector<int>& primes) {
        vector<int> saver{1};
        vector<int> index(primes.size(),0);
        while(saver.size() < n){
            int min = INT_MAX;
            for(int i = 0; i < index.size(); i++){
                if(saver[index[i]]*primes[i] < min)
                    min = saver[index[i]]*primes[i];
            }
            saver.push_back(min);
            for(int i = 0; i < index.size(); i++){
                if(saver[index[i]]*primes[i] == min)
                    index[i]++;
            }
        }
        return saver.back();
    }
};

3 标准解

int nthSuperUglyNumber(int n, vector<int>& primes) {
        vector<int> index(primes.size(), 0), ugly(n, INT_MAX);
        ugly[0]=1;
        for(int i=1; i<n; i++){
            for(int j=0; j<primes.size(); j++) ugly[i]=min(ugly[i],ugly[index[j]]*primes[j]);
            for(int j=0; j<primes.size(); j++) index[j]+=(ugly[i]==ugly[index[j]]*primes[j]);
        }
        return ugly[n-1];
}

 

### 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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在计算机科学中,丑数是一个非常有趣的算法问题,它能够帮助我们练习和理解动态规划和最小堆等概念。推荐你阅读《剑指Offer:丑数(Python)》,这份资料详细讲解了丑数问题的解题思路和Python实现方法,非常适合希望提升算法能力的读者。 参考资源链接:[剑指Offer:丑数(Python)](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/64530762fcc539136803da9f?spm=1055.2569.3001.10343) 丑数问题的核心是找出只包含质因子2、3和5的数列,并按照从小到大的顺序输出第N个丑数。我们可以通过动态规划的方法来解决这个问题。动态规划方法的核心在于维护三个指针,分别代表乘以2、乘以3和乘以5时的索引,然后每次取这三个指针指向的值与当前最大丑数相乘的结果中的最小值作为下一个丑数,同时更新对应的索引指针。这种方法避免了重复计算,可以有效地求解出第N个丑数。 下面是一个Python函数的实现示例,它使用了动态规划的方法来找出第N个丑数: ```python def nthUglyNumber(n): if n <= 0: return 0 ugly_numbers = [1] * n index2, index3, index5 = 0, 0, 0 for i in range(1, n): next_ugly = min(ugly_numbers[index2] * 2, ugly_numbers[index3] * 3, ugly_numbers[index5] * 5) ugly_numbers[i] = next_ugly if next_ugly == ugly_numbers[index2] * 2: index2 += 1 if next_ugly == ugly_numbers[index3] * 3: index3 += 1 if next_ugly == ugly_numbers[index5] * 5: index5 += 1 return ugly_numbers[-1] # 使用函数获取第N个丑数 print(nthUglyNumber(10)) ``` 通过上述代码,我们可以找到第N个丑数。在学习过程中,如果遇到更多与动态规划、算法设计和优化相关的问题,建议继续查阅《剑指Offer:丑数(Python)》,这不仅会帮助你巩固当前的知识点,还能拓展你的算法视野,让你在技术学习的道路上更加深入。 参考资源链接:[剑指Offer:丑数(Python)](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/64530762fcc539136803da9f?spm=1055.2569.3001.10343)
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