poj1679(The Unique MST)Kruskal

本文提供了一个使用Kruskal算法求解最小生成树问题的C语言实现代码示例。通过结构化编程方式定义边和顶点,利用并查集进行元素连接判断,实现了对图的最小生成树的有效构建,并通过特定条件检查最小生成树解的唯一性。
 


最近略忙,就不写题意思路什么的,直接上代码。

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
struct edge
{
	int u,v,w,flag;
}p[4952];
int n,m;
int f[101];
int used[101];
int cmp(const void*aa,const void*bb)
{
	return ((struct edge*)aa)->w-((struct edge*)bb)->w;
}
int find(int x)
{
	return f[x]==x?x:(f[x]=find(f[x]));
}
int Kruskal()
{
	int sum=0,i,x,y,t=0;
	for(i=0;i<m;i++)
	{
		x=find(p[i].u);
		y=find(p[i].v);
		if(x!=y)
		{
			f[x]=y;
			sum+=p[i].w;
			used[t]=i;
			t++;
			if(t==n-1) break;
		}
	}
	return sum;
}
int reKruskal()
{
	int sum=0,i,x,y,t=0;
	for(i=0;i<m;i++)
	{
		x=find(p[i].u);
		y=find(p[i].v);
		if(x!=y&&!p[i].flag)
		{
			f[x]=y;
			sum+=p[i].w;
			t++;
			if(t==n-1) break;
		}
	}
	return sum;
}
int main()
{
	//freopen("12.3.4.input.txt","r",stdin);
	int t,i,j,ans,tans,k,pt=0;
	scanf("%d",&t);
	for(i=0;i<t;i++)
	{
		scanf("%d %d",&n,&m);
		for(j=1;j<=n;j++) f[j]=j;
		for(j=0;j<n;j++) used[j]=-1;
		for(j=0;j<m;j++)
		{
			scanf("%d %d %d",&p[j].u,&p[j].v,&p[j].w);
			p[j].flag=0;
		}
		qsort(p,m,sizeof(p[0]),cmp);
		ans=Kruskal();
		pt=0;
		for(j=0;j<n-1;j++)
		{
			p[used[j]].flag=1;
			for(k=1;k<=n;k++) f[k]=k;
			tans=reKruskal();
            p[used[j]].flag=0;
			if(ans==tans&&ans!=0) 
			{
				pt=1;
				break;
			}
		}
		if(pt) printf("Not Unique!\n");
		else printf("%d\n",ans);
	}
	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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