题目来源:http://community.topcoder.com/stat?c=problem_statement&pm=12588 在判断 ‘+’ 的时候使用了 重叠度 的概念,跟一般的 “先去掉这个位置,看剩下的位置能不能符合条件” 方法不太一样. 代码如下: #include <algorithm> #include <numeric> #include <iterator> #include <functional> #include &…

题目来源:http://community.topcoder.com/stat?c=problem_statement&pm=12707 算法决定一切,这道题目有很多方法解,个人认为这里 vexorian 给出的解法最简便,编码也最容易.而使用brute force 和 DP都比较复杂. 代码如下: #include <algorithm> #include <iostream> #include <sstream> #include <string>…

题目来源:http://community.topcoder.com//stat?c=problem_statement&pm=12587&rd=15501 这道题目开始以为是要在无向图中判断环,而且要找出环的大小,后来看了解析之后才发现原来使用一个Floyd算法就搞定了,因为题目中加了很多限制,并不真的需要在一个任意的无向图中求 指定大小的环的数量.生成所有的排列组合可以使用C++ STL提供的std::next_permutation 算法,非C++使用backtrack,具体实现可以…

题意:有n个等长的string(设string的长度为m),string中的字符从'A'到'Z',容许对m列执行稳定的排序操作,问说是否能通过这m种操作将这n个string调整成对应的顺序. 题解: 为了保证区间[0, n)有序,考虑最后一个操作,该操作使得某一列在区间[0, n)中是有序的,这个操作将这n个序列分成了若干组,之前的操作需要保证每一组中的序列都是有序的.操作的顺序.初始的选择以及多次同一个操作对结果没影响.…

记录dp(i, j)表示前i种卡片的排列,使得LISNumber为j的方法数. #include <iostream> #include <vector> #include <string> #include <string.h> using namespace std; typedef long long int64; ; int64 dpC[][]; int64 dpT[][]; int64 sum[]; int64 dp[][]; class LISN…

题目来源:http://community.topcoder.com/stat?c=problem_statement&pm=12710 采用DFS搜索,第一次写的时候忘了加访问标志,结果状态空间呈指数增长(主要是因为有大量重复的状态),根本算不出结果,后来加入访问标志数组 v 后,就能保证不访问重复的状态的了.这道题目的启示就是使用DFS一定要记住确保不访问重复的状态,有些时候很容易就忘了这一点,导致算法失败. 代码如下: #include <algorithm> #include…

据说做TC题有助于提高知识水平? :) 传送门:https://284914869.github.io/AEoj/index.html 转载请注明链接:http://www.cnblogs.com/Blog-of-Eden/p/8407296.html Topcoder SRM 562 Div 1 - Problem 1000 InducedSubgraphs 当K*2<=N的时候,显而易见的是编号为i(K<=i<=N-K+1)的点一定会形成一条链. 枚举合法的这样的链,剩下的暴力dp吧…

做TopCoder SRM 576 D2 L3 题目时,程序有个地方需要对一个数大量求幂并取余,导致程序运行时间很长,看了Editoral之后,发现一个超级高效的求幂并取余的算法,之前做System test时,程序运行时间(最慢的测试用例)为500ms左右,使用此方法之后,运行时间直接减为20ms,快了20多倍,所以将此方法记录下来. 算法时间复杂度为 log(n). 这个算法其实就是  数据结构与算法分析 (Weiss 著) 一书中开头的那个递归求幂算法的非递归版,简洁明了. 代码如下: /…

在作热度图的时候我们经常需要将热度图调整透明度后叠加在原图上达到更好的展示效果.比如检测人气密度的热度图: (来自sensetime) 一般作图的时候会第一时间想到matplotlib,因为可以很方便作几乎任何图图,但是最近发现用opencv也很容易执行这个操作. 1. 获取人群密度 输入一张图片我们首先需要获取里面有多少人以及每个人所在的位置信息.这个工作比较复杂,这里不展开讲了,不过提一下集中模式:一种是人群密度不高的场景,可以利用行人检测识别图片中的人及其所在位置,这个方法有很多了,像MT…

py_faster_rcnn识别出来的结果好多红框重叠, 可以通过调节demo.py中的NMS_THRESH的值进行限制. NMS_THRESH表示非极大值抑制,这个值越小表示要求的红框重叠度越小,0.0表示不允许重叠.有时候0.3会有好多重叠…