HDU 3613 Best Reward ---- 拓展KMP

本文介绍了一种针对字符串划分问题的有效算法,旨在通过将字符串分为两个回文子串来最大化其价值总和。利用EKMP算法计算扩展数组,以此判断前后两段是否构成回文,并确保整体达到最优解。


题意:给你个字符串S,要求把这个字符串分成两段T1,T2,每个字母都有一个对应的价值,如果T1,T2是回文串(从左往右或者从右往左读,都一样),那么他们就会有一个价值,这个价值是这个串的所有字母价值之和,如果不是回文串,那么这串价值就为0。问最多能获得多少价值?

此题是个很好的例子,入门的最好不过。

 

SOL:(转自KuangBin)

枚举扫描一遍extend数组,扫描到的当前位置之前为前半部分T1, 然后用根据extend数组可以判断T1是否是回文。那后半部分T2呢?  刚才是用S去匹配T, 如果要求后缀,只需要用T去匹配S,再得到一个数组extend2即可,根据这个extend2判断后半部分T2是否是回文。
一定要分成两部分噢,不能不分。
 
 
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <cmath>

using namespace std;

const int maxn = 500000 + 10;
char str1[maxn],str2[maxn];
int next[maxn];
int extend1[maxn],extend2[maxn];
int sum[maxn];
int val[27];

//s为主串,t为子串 
void ekmp(char *s,char *t,int *next,int *extend)
{
	int i,j,p,L;
	int lens=strlen(s);
	int lent=strlen(t);
	next[0]=lent;
	j=0;
	while(i+j<lent&&t[j]==t[j+1])  j++;
	next[1]=j;
	int a=1;
	for(i=2;i<lent;i++)
	{
		p=next[a]+a-1;
		L=next[i-a];
		if(i+L<p+1)  next[i]=L;
		else
		{
			j=max(0,p-i+1);
			while(i+j<lent&&t[i+j]==t[j])  j++;
			next[i]=j;
			a=i;
		}
	}
	j=0;
	while(j<lens&&j<lent&&s[j]==t[j])  j++;
	extend[0]=j;
	a=0;
	for(i=1;i<lens;i++)
	{
		p=extend[a]+a-1;
		L=next[i-a];
		if(L+i<p+1)  extend[i]=L;
		else
		{
			j=max(0,p-i+1);
			while(i+j<lens&&j<lent&&s[i+j]==t[j])  j++;
			extend[i]=j;
			a=i;
		}
	}
}

int main()
{
	int T;
	scanf("%d",&T);
	while(T--)
	{
		for(int i=0;i<26;i++)
			scanf("%d",&val[i]);
		scanf("%s",str1);
		int len=strlen(str1);
		sum[0]=0;
		for(int i=0;i<len;i++)
		{
			sum[i+1]=sum[i]+val[str1[i]-'a'];
			str2[i]=str1[len-i-1];
		}
		str2[len]=0;
		ekmp(str2,str1,next,extend1);
		ekmp(str1,str2,next,extend2);
		int ans=-0U>>1;
		//需要保证分成两部分,所以i从1到len-1
		for(int i=1;i<len;i++)
		{
			int tmp=0;
			if(i+extend1[i]==len)
				tmp+=sum[len-i];
			int pos=len-i;
			if(pos+extend2[pos]==len)
				tmp+=sum[len]-sum[pos];
			if(tmp>ans)  ans=tmp;
		}
		printf("%d\n",ans);
	}
	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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