【LeetCode 中等题】17-模板

最新推荐文章于 2024-10-03 15:26:28 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41011942/article/details/84631587
本文详细解析了LeetCode上的中等难度第17题的解题思路及代码实现，提供了有效的解法供读者参考。

声明：

今天是中等题第17道题。实现。以下所有代码经过楼主验证都能在LeetCode上执行成功，代码也是借鉴别人的，在文末会附上参考的博客链接，如果侵犯了博主的相关权益，请联系我删除

（手动比心ღ( ´･ᴗ･` )）

正文

题目：

 

 

解法1。

 

结尾

解法1：

LeetCode刷题记录---二叉树专题
weixin_43646592的博客
10-12 485
每次刷到二叉树算法题将在此博文更新~~~ 起个模版即将开刷二叉树专题???? ????题目： 难度 题目 中等 哈哈 ⭐哈哈：
LeetCode刷题记录---动态规划（DP）算法
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08-10 1154
 动态规划算法把待求解问题分成若干子问题，然后从这些子问题的可行解一步步递推到最优解。通常用于求解具有某种最优性质的问题。 按照网上大佬总结的，通常有如下5步：  1.确定dp数组以及下标的含义。  2.确定递推公式。  3.dp数组如何初始化。（有时候初始化非常关键）  4.确定遍历顺序。（即for循环的顺序，这个也是蛮讲究的）  5.举例推导dp数组。（也就是程序不对的时候，自己推导看看和代码打印的dp数组有啥不同） ⭐直接看下面题目的简单难度的几道，就能大概的了解DP的思想。 ⭐⭐⭐看背包变种题目之前
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面向对象之内存分析
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LeetCode 计算机视觉算法工程师 上岸刷题全过程
leetcode中等题题解top100
weixin_43900210的博客
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343. 整数拆分 给定一个正整数 n，将其拆分为至少两个正整数的和，并使这些整数的乘积最大化。 返回你可以获得的最大乘积。 输入: 2 输出: 1 解释: 2 = 1 + 1, 1 × 1 = 1。 输入: 10 输出: 36 解释: 10 = 3 + 3 + 4, 3 × 3 × 4 = 36。 动态规划，n的拆分情况可以是所有k<=n-1的拆分情况加上n-k，所以最外面的框架是for(int k=1;k<n;k++), 然后里面是n-k乘dp[k]和(n-k)*k因为n一定要拆成2个以上整
Leetcode中等题（不定期更新）
m0_49151977的博客
12-10 642
1.概述 此page用以记录leetcode中等题刷题之路，实现语言是c++。 一些注意点： 只做算法题。 代码尽量使用的是我自己编写的，且经过不断更迭尽量保证时间、空间超过百分之五十以上。 实在有不懂的，挑选了评论与题解里面的最优解。 c++技术不精，还请指正。 不定期更新，Github也同步更新，账号：Guotianyu-2020。 2.头文件与cpp文件 1.头文件： #pragma once struct ListNode { int val; ListNode *next
LeetCode(SQL)难度-中等
qq_45480033的博客
06-18 420
LeetCode(SQL)难度-中等 注：排名知识点（题目1->思路来源于牛客-小数志（公众号）） 连续排名，例如3000,2000,2000,1000排名结果为1-2-3-4，体现同薪不同名，排名类似于编号 同薪同名，但总排名不连续，如上薪水，排名为1-2-2-4 同薪同名，总排名连续，如上薪水，排名为1-2-2-3 题目1：编写一个 SQL 查询，获取 Employee 表中第 n 高的薪水（Salary） 思路1：单表查询 本题只需考虑全局第N高的一个，可用order by+limit
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### 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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