hdoj 1556 Color the ball

HDU 1556 题解


http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1556

Color the ball

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Problem Description
N个气球排成一排,从左到右依次编号为1,2,3....N.每次给定2个整数a b(a <= b),lele便为骑上他的“小飞鸽"牌电动车从气球a开始到气球b依次给每个气球涂一次颜色。但是N次以后lele已经忘记了第I个气球已经涂过几次颜色了,你能帮他算出每个气球被涂过几次颜色吗?
 


Input
每个测试实例第一行为一个整数N,(N <= 100000).接下来的N行,每行包括2个整数a b(1 <= a <= b <= N)。
当N = 0,输入结束。
 


Output
每个测试实例输出一行,包括N个整数,第I个数代表第I个气球总共被涂色的次数。
 


Sample Input
  
3 1 1 2 2 3 3 3 1 1 1 2 1 3 0
 


Sample Output
  
1 1 1 3 2 1
 

#include<stdio.h>
#include<string.h>
int N,tree[100010];
int lowbit(int n)
{
	return n&(-n);
}
void change_sum(int k,int num)
{
    while(k<=N)
	{
	     tree[k]+=num;
		 k+=lowbit(k);
	}
}
int Sum(int k)
{
	int sum=0;
	while(k>0)
	{
		sum+=tree[k];
		k-=lowbit(k);
	}
	return sum;
}
int main()
{
	int i,j,k,a,b;
	while(scanf("%d",&N)&&N!=0)
	{
		memset(tree,0,sizeof(tree));
		for(i=1;i<=N;i++)
		{
			scanf("%d %d",&a,&b);
			change_sum(a,1);//关键是这里 
			change_sum(b+1,-1);//关键是这里 
		}
		for(i=1;i<=N;i++)
		{
			printf("%d",Sum(i));
			if(i!=N)
			printf(" ");
		}
		printf("\n");
	}
	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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