POJ 2481 Cows

本文探讨了树状数组的应用于解决区间更新问题,并详细介绍了相关数据结构、算法实现及示例代码。

It's a tree_array problem.

The portal:http://poj.org/problem?id=2481

#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <iostream>

using namespace std;

const int N = 1e5+5;
const int M = 1e5+5;

int Bit[M << 1];

struct Node {
	int x,y,r,value;
}a[N];

void Insert(int x,int value) {
	for(int i = x; i <= M; i += i & (-i)){
		Bit[i] += value;
	}
}

int Query(int x){
	int ret = 0;
	if(x <= 0)return 0;
	for(int i = x;i;i -= i & (-i)){
		ret += Bit[i];
	}
	return ret;
}

int cmp1(const void * a1,const void * a2){
	struct Node p1 = *(struct Node *)a1;
	struct Node p2 = *(struct Node *)a2;
	if(p1.y == p2.y) return p1.x - p2.x;
	return p2.y - p1.y;
}

int cmp2(const void * a1,const void * a2){
	struct Node p1 = *(struct Node *)a1;
	struct Node p2 = *(struct Node *)a2;
	return p1.r - p2.r;
}

void Deal_with(){
	int n;
	while(scanf("%d",&n),n){
		memset(a,0,sizeof(a));
		memset(Bit,0,sizeof(Bit));
		for(int i=0;i<n;i++){
			scanf("%d %d",&a[i].x,&a[i].y);
			a[i].x ++ ; a[i].y ++;
			//Because a[i].x may equal '0';
			a[i].r = i;
		}
		qsort(a,n,sizeof(struct Node),cmp1);
		//Use y to first condition.(From higher to lower);Use x to second condition.(From lower to higher.) 
		Insert(a[0].x,1);
		for(int i=1;i<n;i++){
			if(a[i].x == a[i-1].x && a[i].y == a[i-1].y){
				a[i].value = a[i-1].value;
				Insert(a[i].x,1);
				//Add the line is important; 
				continue;
			}
			a[i].value = Query(a[i].x);
			Insert(a[i].x,1);
		}
		qsort(a,n,sizeof(struct Node),cmp2);
		//Use a[i].r to recmp the array a;
		for(int i=0;i<n;i++){
			printf("%d",a[i].value);
			printf(i == n - 1 ? "\n" : " ");
			// if (i == n - 1) printf("\n"); else printf(" ");
		}
	}
}

int main(void){
	//freopen("a.in","r",stdin);
	Deal_with();
	return 0;
}


一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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