因此,如果喵咪特徵連續一致,可以認為喵咪在運動。也就是說,如果特徵在持續幀裡出現,那麼它將構成特徵運動。比如,特徵在第2/3/4/7/8幀出現,那麼該特徵將形成兩個特徵運動2-3-4 和7-8。
現在,給定每一幀的特徵,特徵的數量可能不一樣。小明期望能找到最長的特徵運動。
輸入描述:
第一行包含乙個正整數n,代表測試用例的個數。輸出描述:接下來的m行,每行代表一幀。其中,第乙個數字是該幀的特徵個數,接下來的數字是在特徵的取值;比如樣例輸入第三行裡,2代表該幀有兩個貓咪特徵,<1,1>和<2,2>
所有用例的輸入特徵總數和<100000
n滿足1≤n≤100000,m滿足1≤m≤10000,一幀的特徵個數滿足 ≤ 10000。
特徵取值均為非負整數。
對每乙個測試用例,輸出特徵運動的長度作為一行輸入例子1:
1輸出例子1:82 1 1 2 2
2 1 1 1 4
2 1 1 2 2
2 2 2 1 400
1 1 1
1 1 1
3例子說明1:
特徵<1,1>在連續的幀中連續出現3次,相比其他特徵連續出現的次數大,所以輸出3
#include#includeusing namespace std;
int maxnum(int a, int b)
int main()
else if(it_flag== flag.end())
}// 將該幀出現過的特徵替換進ma中
ma.clear();
ma= remain;
flag.clear();}}
cout
}
《牛客ZJ21》 特徵提取
因此,如果喵咪特徵連續一致,可以認為喵咪在運動。也就是說,如果特徵在持續幀裡出現,那麼它將構成特徵運動。比如,特徵在第2 3 4 7 8幀出現,那麼該特徵將形成兩個特徵運動2 3 4 和7 8。現在,給定每一幀的特徵,特徵的數量可能不一樣。小明期望能找到最長的特徵運動。輸入描述 第一行包含乙個正整數...
特徵工程 特徵提取
特徵提取 將任意資料 如文字或影象 轉換為可用於機器學習的數字特徵 注 特徵值化是為了計算機更好的去理解資料 字典特徵提取 作用 對字典資料進行特徵值化 dictvectorizer.get feature names 返回類別名稱 from sklearn.feature extraction i...
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