解题思路
这是一个特征运动检测的问题。我们需要根据每一帧的特征信息,找出特征在连续帧中出现的最长次数。
关键点:
- 使用字典记录每个特征的连续出现次数。
- 在每一帧中更新特征的出现次数。
- 通过交换历史和当前特征的字典来管理连续出现的特征。
算法步骤:
- 读取测试用例的数量。
- 对于每个测试用例,读取帧数和每帧的特征信息。
- 使用两个字典分别记录当前帧和历史帧的特征出现次数。
- 在遍历每一帧时,更新特征的出现次数,并记录最大连续出现次数。
- 清空当前帧的特征信息,将其转为历史帧信息,准备下一帧的处理。
代码
#include <iostream>
#include <map>
#include <utility>
using namespace std;
int main() {
int testCases, frames;
cin >> testCases;
while (testCases--) {
cin >> frames;
int featureCount, x, y;
map<pair<int, int>, int> previous; // 存储历史帧数
map<pair<int, int>, int> current; // 存储当前帧数
int maxLength = 0; // 记录最长特征运动的长度
for (int i = 0; i < frames; i++) {
cin >> featureCount;
for (int j = 0; j < featureCount; j++) {
cin >> x >> y;
// 更新当前特征的出现次数
if (previous.count({x, y})) {
current[{x, y}] = previous[{x, y}] + 1; // 增加出现次数
} else {
current[{x, y}] = 1; // 新特征,初始化为1
}
// 更新最大连续出现次数
if (current[{x, y}] > maxLength) {
maxLength = current[{x, y}];
}
}
// 清空当前帧的历史信息
previous.clear();
previous.swap(current); // 将当前帧信息转为历史帧信息
}
cout << maxLength << endl; // 输出结果
}
return 0;
}
import java.util.*;
public class Main {
// 自定义Pair类
static class Pair<K, V> {
K key;
V value;
Pair(K key, V value) {
this.key = key;
this.value = value;
}
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (!(o instanceof Pair)) return false;
Pair<?, ?> pair = (Pair<?, ?>) o;
return Objects.equals(key, pair.key) && Objects.equals(value, pair.value);
}
@Override
public int hashCode() {
return Objects.hash(key, value);
}
}
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
int testCases = sc.nextInt();
while (testCases-- > 0) {
int frames = sc.nextInt();
Map<Pair<Integer, Integer>, Integer> previous = new HashMap<>();
Map<Pair<Integer, Integer>, Integer> current = new HashMap<>();
int maxLength = 0;
for (int i = 0; i < frames; i++) {
int featureCount = sc.nextInt();
for (int j = 0; j < featureCount; j++) {
int x = sc.nextInt();
int y = sc.nextInt();
Pair<Integer, Integer> feature = new Pair<>(x, y);
current.put(feature, previous.getOrDefault(feature, 0) + 1);
maxLength = Math.max(maxLength, current.get(feature));
}
previous.clear();
previous.putAll(current);
current.clear();
}
System.out.println(maxLength);
}
sc.close();
}
}
class Pair:
def __init__(self, key, value):
self.key = key
self.value = value
def __eq__(self, other):
if not isinstance(other, Pair):
return False
return self.key == other.key and self.value == other.value
def __hash__(self):
return hash((self.key, self.value))
def solve_feature_motion():
test_cases = int(input())
for _ in range(test_cases):
frames = int(input())
previous = {} # 存储历史帧的特征计数
current = {} # 存储当前帧的特征计数
max_length = 0
for i in range(frames):
frame_data = list(map(int, input().split()))
feature_count = frame_data[0]
# 处理当前帧的每个特征
for j in range(feature_count):
x = frame_data[2*j + 1]
y = frame_data[2*j + 2]
feature = Pair(x, y)
# 更新特征的连续出现次数
current[feature] = previous.get(feature, 0) + 1
max_length = max(max_length, current[feature])
# 更新历史帧信息
previous.clear()
previous.update(current)
current.clear()
print(max_length)
if __name__ == "__main__":
solve_feature_motion()
算法及复杂度
- 算法:模拟
- 时间复杂度:,每个特征在每帧中最多出现一次
- 空间复杂度:,用于存储特征的出现次数