POJ 2528

离散 线段树 涂色
注意 如果 有两个坐标之差大于1则要添加其中间值!!!
详见数据:
1
5
1 4
2 6
8 10
3 4
7 10

附带码

#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#define N 200010
using namespace std;

namespace segment_tree{
    int tree[N];
    bool vis[N];
    void init(){
        for(int i=0;i<N;i++)tree[i]=-1,vis[i]=1;
    }
    void pushdown(int root){//感觉这才是线段树比较精华的一部分,可以减少很多复杂度
        tree[root<<1]=tree[root<<1|1]=tree[root];
        tree[root]=-1;
    }
    void update(int l,int r,int root,int al,int ar,int color){
        int mid=(l+r)>>1;
        if(al<=l&&ar>=r){
            tree[root]=color;
            return ;
        }
        if(tree[root]!=-1)pushdown(root);
        if(al<=mid)update(l,mid,root<<1,al,ar,color);
        if(ar>mid)update(mid+1,r,root<<1|1,al,ar,color);
        return ;
    }
    int query(int l,int r,int root){
        int mid=(l+r)>>1;
        if(l==r){
            if(vis[tree[root]]){
                vis[tree[root]]=0;
                return 1;
            }return 0;
        }
        if(tree[root]!=-1)pushdown(root);
        return query(l,mid,root<<1)+query(mid+1,r,root<<1|1);
    }
};

void read(int &x){
    x=0;
    char c=getchar();
    while(c<'0'||c>'9')c=getchar();
    while(c>='0'&&c<='9')x=x*10+c-'0',c=getchar();
}

int find(int x,int* begin,int* end){
    int n=end-begin,l=0,r=n,mid;
    while(l<r){
        mid=(l+r)>>1;
        if(x>begin[mid])l=mid+1;
        else r=mid;
    }
    return r+1;
}

using namespace segment_tree;
struct segment{
    int l,r;
}f[N];
int map[N*2],n,test,cnt,ans;

int main(){
    read(test);
    while(test--){
        read(n);init();cnt=ans=0;
        for(int i=1;i<=n;i++)read(f[i].l),read(f[i].r),map[cnt++]=f[i].l,map[cnt++]=f[i].r;
        sort(map,map+cnt);
        cnt=unique(map,map+cnt)-map;
        int cnt_=cnt;
        for(int i=0;i<cnt_-1;i++){
            if(map[i]+1<map[i+1])map[cnt++]=map[i]+1;
        }
        sort(map,map+cnt);//至此为离散
        for(int i=1;i<=n;i++){
            update(1,cnt,1,find(f[i].l,map,map+cnt),find(f[i].r,map,map+cnt),i);
        }
        printf("%d\n",query(1,cnt,1));
    }
}
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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