POJ 3468 - A Simple Problem with Integers

本文介绍了一道关于线段树的经典问题,通过区间更新和区间查询操作实现对数组的有效管理和快速检索。代码示例展示了如何构建线段树、进行区间加法更新以及区间求和查询。

 

题目地址:http://poj.org/problem?id=3468

 

线段树初学水题,就步多说了

 

区间求和,区间更新。

 

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#define ll (v<<1)
#define rr (v<<1|1)
#define tmid ((l+r)>>1)

using namespace std;

const int maxn=100004;
const int inf=-1000000005;

__int64 sum[maxn*4],num[maxn*4];
int s[maxn];
int n,m;


void make_tree(int l,int r,int v){
	num[v]=0;
	if(l==r){
		sum[v]=s[l];
		return;
	}
	make_tree(l,tmid,ll);
	make_tree(tmid+1,r,rr);
	sum[v]=sum[ll]+sum[rr];
}
void update(int x,int y,int z,int l,int r,int v){
	sum[v]+=z*(y-x+1);
	if(x<=l && r<=y){
		num[v]+=z;
		return;
	}
	if(x>tmid)
		update(x,y,z,tmid+1,r,rr);
	else if(y<=tmid)
		update(x,y,z,l,tmid,ll);
	else{
		update(x,tmid,z,l,tmid,ll);
		update(tmid+1,y,z,tmid+1,r,rr);
	}
}

__int64 query(int x,int y,int l,int r,int v){
	if(x<=l && r<=y)
		return sum[v];
	if(x>tmid)
		return num[v]*(y-x+1)+query(x,y,tmid+1,r,rr);
	if(y<=tmid)
		return num[v]*(y-x+1)+query(x,y,l,tmid,ll);
	return num[v]*(y-x+1)+query(x,tmid,l,tmid,ll)+query(tmid+1,y,tmid+1,r,rr);
}

int main(){
	int i,j;
	int x,y,z;
	char op[2];
	while(~scanf("%d%d",&n,&m)){
		for(i=1;i<=n;i++)
			scanf("%d",&s[i]);
		make_tree(1,n,1);
		while(m--){
			scanf("%s",op);
			if(op[0]=='Q'){
				scanf("%d%d",&x,&y);
				printf("%I64d\n",query(x,y,1,n,1));
			}
			else{
				scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);
				update(x,y,z,1,n,1);
			}
		}
	}
	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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