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    ZhContent TextSol AI分析

思路

  1. 预处理能量: 先按上式计算整张图的能量矩阵 EEE,复杂度 O(H⋅W⋅K2)O(H\cdot W\cdot K^2)O(H⋅W⋅K2)。

  2. 动态规划建模: 用 fi,jf_{i,j}fi,j​ 表示走到位置 (i,j)(i,j)(i,j) 的最大能量和:

    • 边界: fi,0=Ei,0f_{i,0}=E_{i,0}fi,0​=Ei,0​,对所有 i∈[0,H−1]i\in[0,H-1]i∈[0,H−1]。
    • 转移:

P4274.第2题-最大能量路径

    1000ms Tried: 2980 Accepted: 704 Difficulty: 5 所属公司 : 华为
    算法与标签>动态规划

题目内容

在自动驾驶系统中,车道线识别是核心功能之一。车道线通常具有连续性,从图像左侧到右侧逐渐展开。

为了识别出最可能的车道线路径,我们可以在图像中找到一条路径,使得路径上所有像素的信号值与策略矩阵的乘积之和最大。

现定义每个位置的能量值为策略矩阵与该位置周边信号值的乘积和。

给定一个 H×WH×WH×W 的图像以及一个 K×KK×KK×K 的策略矩阵,用于模拟不同方向的路径选择策略。

你需要从图像的第一列任意像素出发,走到最后一列任意像素,每一步只能向右、右上、右下移动一格。

在行进的过程中,需要实时的收集能量值,请找到一条路径,使得路径上的能量值之和最大。

输入描述

第一行输入 HHH WWW KKK KKK ,分表表示给定图像及策略矩阵的维度

接下来

HHH 行输入图像矩阵

KKK 行输入策略矩阵

输出描述

输出最大能量值

样例1

输入

1 1 1 1
5
1

输出

5.0

说明

有且仅有一条路径,最大能量值为 5∗15*15∗1 为 5.05.05.0

样例2

输入

3 3 3 3
1 2 3
4 5 6
7 8 9
1 2 2
1 1 1
1 1 1

输出

119.0

说明

输入第一行是一个 3×33×33×3 的图像以及 3×33×33×3 的策略矩阵

每个位置的能量图:

[[12.21.16.][[12.21.16.][[12.21.16.]

[30.50.36.][30.50.36.][30.50.36.]

[33.50.34.]][33.50.34.]][33.50.34.]]

最大能量路径的值:119.0119.0119.0 最大能量路径:(2,0)−>(1,1)−>(1,2)(2,0)->(1,1)->(1,2)(2,0)−>(1,1)−>(1,2)

提示

1.1.1.策略矩阵为奇数,边缘处用零填充

2.2.2.输出保留一位小数

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