P1231 教辅的组成-(网络流最大流)

网络流问题的思路与代码实现
博客围绕某题目展开,给出题目链接。思路是构建源点到练习册、书(书需拆点)、答案再到汇点的路径,连边容量为 1,通过拆点避免书被多次使用,最后使用 dinic 算法求解,还可点击链接查看图,最后给出代码。
题目链接:点击进入
思路

源点->练习册->书(拆点)->答案->汇点
(连边容量都为 1 ,同时书要拆点,如果不拆点,书会被用很多次,但是因为一本书只能用一次,所以可以通过拆点来避免这个问题。)
剩下的就是跑 dinic 了
想看图请点击进入

代码
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int maxn=1e6+10;
struct node
{
    int to;
	int next;
	ll val;
}edge[maxn];
int head[maxn],tot;
void add(int u,int v,int val)
{
    edge[tot].to=v;
	edge[tot].val=val;
    edge[tot].next=head[u];
	head[u]=tot++;
}
int deep[maxn];
int cur[maxn];
int n1,n2,n3,m1,m2,x,y;
ll res;
int s;
int t;
int dfs(int pos,int flow)
{
    if(pos==t) return flow;
    int rest=flow,k,i;
    for(i=cur[pos];i!=-1&&rest;i=edge[i].next)
    {
    	int v=edge[i].to;
        int val=edge[i].val;
        if(deep[v]==deep[pos]+1&&val)
        {
            k=dfs(v,min(val,rest));
            if(!k) deep[v]=0;
            edge[i].val-=k;
            edge[i^1].val+=k;
            rest-=k; 
        }
	}
	cur[pos]=i;
    return flow-rest;
}
bool bfs()
{
	memset(deep,0,sizeof(deep));
    deep[s]=1;
    queue<int>q; 
    q.push(s);
    cur[s]=head[s];
    while(q.size())
    {
        int now=q.front();
		q.pop();
		for(int i=head[now];i!=-1;i=edge[i].next)
		{
			int v=edge[i].to;
            if(edge[i].val&&!deep[v])
            {
            	q.push(v);
            	cur[v]=head[v];
                deep[v]=deep[now]+1;
				if(v==t) return 1;
            }
		}
    }
    return 0;
}
void dinic()
{
	while(bfs())
        res+=dfs(s,0x3f3f3f3f);
}
int main()
{
	ios::sync_with_stdio(false);
	memset(head,-1,sizeof(head));
	cin>>n1>>n2>>n3;
	s=2*n1+n2+n3+1,t=2*n1+n2+n3+2;
	for(int i=1;i<=n2;i++)
	{
		add(s,i,1);
		add(i,s,0);
	}
	for(int i=n2+2*n1+1;i<=n2+2*n1+n3;i++)
	{
		add(i,t,1);
		add(t,i,0);
	}
	cin>>m1;
	for(int i=1;i<=m1;i++)
	{
		cin>>x>>y;
		add(y,x+n2,1);
		add(x+n2,y,0);
	}
	cin>>m2;
	for(int i=1;i<=m2;i++)
	{
		cin>>x>>y;
		add(x+n2+n1,y+n2+2*n1,1);
		add(y+n2+2*n1,x+n2+n1,0);
	}
	for(int i=1;i<=n1;i++)
	{
		add(i+n2,i+n2+n1,1);
		add(i+n2+n1,i+n2,0);
	}
    dinic();
    printf("%lld\n",res);
	return 0;
}
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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