4. 特征提取

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。
输入描述：
第一行包含一个正整数N，代表测试用例的个数。

每个测试用例的第一行包含一个正整数M，代表视频的帧数。

接下来的M行，每行代表一帧。其中，第一个数字是该帧的特征个数，接下来的数字是在特征的取值；比如样例输入第三行里，2代表该帧有两个猫咪特征，<1，1>和<2，2>
所有用例的输入特征总数和<100000

N满足1≤N≤100000，M满足1≤M≤10000，一帧的特征个数满足 ≤ 10000。
特征取值均为非负整数。
示例1

输入例子：
1
8
2 1 1 2 2
2 1 1 1 4
2 1 1 2 2
2 2 2 1 4
0
0
1 1 1
1 1 1
输出例子：
3
例子说明：
特征<1,1>在连续的帧中连续出现3次，相比其他特征

> 代码

#include <iostream>
#include <utility>
#include <vector>

using namespace std;

int Max = 0;

int deal(vector<vector<pair<int,int>>> &vec){
    int len = vec.size();
    vector<vector<int>> f(len,vector<int>(Max,1));
    int res = 1;
    for(int i = 1;i < len;i++){
        int len1 = vec[i-1].size();
        int len2 = vec[i].size();
        for(int r = 0;r < len2;r++){
            for(int j = 0;j < len1;j++){
                if(vec[i][r] == vec[i-1][j]){
                    f[i][r] = f[i-1][j] + 1;
                    res = max(res,f[i][r]);
                }
            }
        }
        
    }
    return res;
}

int main() {
    vector<vector<pair<int,int>>> vec;
    int n = 0;
    cin >> n;
    for(int i = 0;i < n;i++){
        int m = 0;//帧数
        cin >> m;
        vec.resize(m);
        for(int j = 0;j < m;j++){
            int k = 0;//该帧有几个特征值
            cin >> k;
            if(k > Max) Max = k;
            vector<pair<int,int>> tmp(k,pair<int,int>(0,0));
            for(int r = 0; r < k;r++){
                int x,y;
                cin >> x >> y;
                tmp[r] = make_pair(x,y);
            }
            vec[j] = tmp;
        }
    }

    int res = deal(vec);
    cout << res << endl;
}