[编程题]特征提取

原题链接：https://www.nowcoder.com/question/next?pid=16516564&qid=362292&tid=42589208
小明是一名算法工程师，同时也是一名铲屎官。某天，他突发奇想，想从猫咪的视频里挖掘一些猫咪的运动信息。为了提取运动信息，他需要从视频的每一帧提取“猫咪特征”。一个猫咪特征是一个两维的vector<x, y>。如果x_1=x_2 and y_1=y_2，那么这俩是同一个特征。
因此，如果喵咪特征连续一致，可以认为喵咪在运动。也就是说，如果特征<a, b>在持续帧里出现，那么它将构成特征运动。比如，特征<a, b>在第2/3/4/7/8帧出现，那么该特征将形成两个特征运动2-3-4 和7-8。
现在，给定每一帧的特征，特征的数量可能不一样。小明期望能找到最长的特征运动。

参考：https://www.nowcoder.com/test/question/done?tid=42589208&qid=362293#summary
想法太牛了

n = int(input())

while n > 0:
    res = 1
    num_data_row = int(input())
    features_index_dict = {}
    for i in range(num_data_row):
        line = list(map(int , input().split()))
        num_frame_features = line[0]
        tmp_dict = {}
        for j in range(num_frame_features):
            # 将特征的两个数据合并成一个数据作为dict中的key, value为其在此帧中出现的次数
            index = line[2 * j + 1] * 1000000000 + line[2 * j + 2]
            if index in features_index_dict:
                # 以该次输入的特征为key构建dict，得到截止到目前输入特征行的最大连续特征数量
                tmp_dict[index] = features_index_dict[index] + 1
                res = max(res, tmp_dict[index])
            else:
                tmp_dict[index] = 1
        # features_index_dict置为将该次输入的特征行数据，保证改行没有出现的特征不再继续保存，
        # 但是丢失的特征依然可能是最大连续特征，这一点通过res与该行所偶特征取得的最大连续特征取最大值确定和保存
        features_index_dict = tmp_dict
    print(res)
    n -= 1

最后

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