格子染色(容斥原理)

本文介绍了一种使用容斥原理解决棋盘染色问题的方法,其中涉及了染色规则、输入输出说明,以及如何通过二项式定理优化计算过程,降低时间复杂度。文中还分享了核心代码片段。

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第一次把公式自己推出来了当然看了百度百科后,真是激动呢~~~

题目描述

  棋盘是一个n×m的矩形,分成n行m列共n*m个小方格。现在萌萌和南南有C种不同颜色的颜料,他们希望把棋盘用这些颜料染色,并满足以下规定:

1.  棋盘的每一个小方格既可以染色(染成C种颜色中的一种) ,也可以不染色。 

2.  棋盘的每一行至少有一个小方格被染色。

3.  棋盘的每一列至少有一个小方格被染色。 

4.  每种颜色都在棋盘上出现至少一次。

以下是一些将3×3棋盘染成C = 3种颜色(红、黄、蓝)的例子:

请你求出满足要求的不同的染色方案总数。只要存在一个位置的颜色不同,即认为两个染色方案是不同的

 

输入

输入只有一行 3 个整数 n,m,c 。1 < = n,m,c < = 400

 

输出

输出一个整数,为不同染色方案总数。因为总数可能很大,只需输出总数mod 1,000,000,007的值。

 

具体分析:

首先像这样的题是可以用盒子与球的方法的。

我们把白色也当做一种颜色,则就有c+1个颜色,则总方案数(随便排)就是:(c+1)^{n*m}

根据容斥原理的加加减减就可以:

设i为随便i行,j为随便j列,k为随便k个不同的颜色,则就有:

### 点云网格子采样的原理及实现方法 点云网格子采样是一种对点云数据进行简化和优化的技术,其主要目的是通过减少点的数量来降低计算复杂度,同时尽可能保留原始点云的几何特征。以下是对该技术的详细说明: #### 1. 原理概述 点云网格子采样基于空间划分的思想,将点云数据映射到一个三维网格中。每个网格单元可以被视为一个局部区域,在该区域内选择一个或多个代表点以代替所有点。这种策略不仅减少了点的数量,还提高了后续处理的效率[^1]。 #### 2. 实现方法 以下是几种常见的点云网格子采样实现方法: - **体素栅格化 (Voxel Grid Downsampling)** 在体素栅格化方法中,首先定义一个三维体素网格,将点云中的每个点分配到对应的体素单元中。然后,从每个体素单元中选取一个代表性点(例如中心点或平均值)作为输出点。这种方法简单高效,适合大规模点云数据的降采样[^2]。 ```python import open3d as o3d # 加载点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("input.ply") # 执行体素栅格化 downsampled_pcd = pcd.voxel_down_sample(voxel_size=0.05) # 可视化结果 o3d.visualization.draw_geometries([downsampled_pcd]) ``` - **均匀分布采样 (Uniform Sampling)** 均匀分布采样通过对点云数据的空间范围进行分割,并在每个分割区域内随机选取一定数量的点。这种方法可以确保采样后的点云在空间上分布较为均匀[^3]。 - **基于法向量的采样** 在某些应用中,点云的法向量信息非常重要。因此,可以通过结合法向量的方向性和空间位置来进行采样,从而更好地保留点云的几何细节[^4]。 #### 3. 技术优势与局限性 - **优势** - 减少了点云数据的存储和计算开销。 - 提高了算法运行效率,尤其适用于实时处理场景。 - 能够有效保留点云的主要几何特征。 - **局限性** - 如果采样参数设置不当,可能会丢失重要的细节信息。 - 对于噪声较大的点云数据,可能需要额外的预处理步骤。 #### 4. 应用场景 点云网格子采样广泛应用于自动驾驶、机器人导航、三维重建等领域。例如,在自动驾驶中,激光雷达生成的点云数据通常非常密集,通过子采样可以显著提升感知算法的运行速度[^5]。 ---
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