所以我在二维平面中有一组向量（在本例中为像素），我需要选择这些向量的最大（最长）子集，受三个约束：x_i - x_j <= a, y_i - y_j < = a 对于所有 i != j 和一些用户定义的阈值 a，以及每对不同像素之间的光谱角 <= b，对于其他一些阈值 b。基本上，表示每个像素的光谱数据的向量之间的余弦距离（具体来说，就是归一化点积的 arccos）。
每当我看到子集时，我都会自动想到指数时间复杂度，但必须有一种方法可以利用约束，对吧？
所以我在二维平面中有一组向量（在本例中为像素），我需要选择这些向量的最大（最长）子集，受三个约束：x_i - x_j <= a, y_i - y_j < = a 对于所有 i != j 和一些用户定义的阈值 a，以及每对不同像素之间的光谱角 <= b，对于其他一些阈值 b。基本上，表示每个像素的光谱数据的向量之间的余弦距离（具体来说，就是归一化点积的 arccos）。
每当我看到子集时，我都会自动想到指数时间复杂度，但必须有一种方法可以利用约束，对吧？