算法_动态规划_图像压缩

import java.util.Scanner;public class Main {    private static int n;//像素点总个数    private static int[] p;//像素点灰度值序列    private static int[] s;//s[i]:像素序列{p1,p2,...,pk}的最优分段所需的存储位数    private static int[] next;//每一个连续像素段的最后像素点对应的下标    /**     * @param args     */    public static void main(String[] args) {        // TODO Auto-generated method stub        init();        compress();        print();    }    private static void print(){        System.out.println("存储整个像素序列所需的最少存储位数为"+s[n]);        int k=n;        //通过next[]数组找到每个连续像素段的最后像素点对应的下标，也就是分段工作        while(k!=0){            System.out.println("p"+(next[k]+1)+"--->p"+k+"  需要的存储位数为："+(s[k]-s[next[k]]));            k=next[k];        }    }    //计算s[1],s[2],...,s[n](动态规划的主要思想在这里体现)    private static void compress(){        for(int i=1;i<=n;i++){            s[i]=Integer.MAX_VALUE;            for(int k=1;k<=Math.min(i,256);k++){                int temp=s[i-k]+k*bMax(i-k+1,i)+11;                if(temp<s[i]){                    s[i]=temp;                    next[i]=i-k;                }            }        }    }    //初始化先前定义的各项参数    private static void init(){        Scanner sc=new Scanner(System.in);        n=sc.nextInt();        p=new int[n+1];        s=new int[n+1];        next=new int[n+1];        for(int i=1;i<=n;i++){            p[i]=sc.nextInt();        }    }    //求存储p[i],p[i+1],...,p[j]中的最大值所需的最少位数（也即这个连续段中每个像素点所需的存储位数）    private static int bMax(int i,int j){        int pMax=-1;        for(int k=i;k<=j;k++){            if(p[k]>pMax){                pMax=p[k];            }        }        return (int)Math.ceil(Math.log(pMax+1)/Math.log(2));    }}