POJ 3258 River Hopscotch

探讨了如何通过二分查找算法解决一条大河中移除部分石头后,剩余石头间最大最小距离的问题。介绍了算法的基本思路、实现步骤及核心代码。

Description

一条大河,长为L。有N个石头,现在要移掉M块,求剩下的石头里最小距离最大是多少

Algorithm

并没有什么好方法能直接算,可以考虑二分答案。
对于二分答案,首先是构造ok函数。参数x表示当前的最小距离。
如果当前距离差 < x,那么需要移掉这个石头。最后比较cnt和m判断x是否可行。
第二个需要考虑的是求最小的还是最大的,此题是求最大的,则往大里找。

Code

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int N(50000 + 9);
int a[N], n, m;
int mid(int l, int r)
{
    return l + (r - l) / 2;
}
int ok(int x)
{
    int cnt(0), l(0);
    for (int i = 1; i <= n+1; i++) {
        if (i <= n+1 && a[i] - a[l] < x) {
            cnt++;
            continue;
        }
        l = i;
    }
    return cnt <= m;
}
int main()
{
    //freopen("in", "r", stdin);
    int L;
    cin >> L >> n >> m;
    memset(a, 0, sizeof(a));
    for (int i(1); i <= n; i++) cin >> a[i];
    a[n+1] = L;
    sort(a, a + n + 2);
    int l(0), r(L), ans;
    while (l <= r) {
        int m(mid(l, r));
        if (ok(m)) l = m + 1, ans = m;
        else r = m - 1;
    }
    cout << ans << endl;
}

阅读原文

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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