UVA 11218 (13.11.09)

本文介绍了一种解决KTV唱歌分组问题的算法。在9个人中选出3人一组的最优组合,使得每组得分最高。通过回溯算法遍历所有可能的组合并找出最佳解决方案。

Problem K

KTV

One song is extremely popular recently, so you and your friends decided to sing it in KTV. The song has 3 characters, so exactly 3 people should sing together each time (yes, there are 3 microphones in the room). There are exactly 9 people, so you decided that each person sings exactly once. In other words, all the people are divided into 3 disjoint groups, so that every person is in exactly one group.

However, some people don't want to sing with some other people, and some combinations perform worse than others combinations. Given a score for every possible combination of 3 people, what is the largest possible score for all the 3 groups?

Input

The input consists of at most 1000 test cases. Each case begins with a line containing a single integer n (0 < n < 81), the number of possible combinations. The next n lines each contains 4 positive integers a, b, c, s (1 <= a < b < c <= 9, 0 < s < 10000), that means a score of s is given to the combination (a,b,c). The last case is followed by a single zero, which should not be processed.

Output

For each test case, print the case number and the largest score. If it is impossible, print -1.

Sample Input

3
1 2 3 1
4 5 6 2
7 8 9 3
4
1 2 3 1
1 4 5 2
1 6 7 3
1 8 9 4
0

Output for the Sample Input

Case 1: 6
Case 2: -1


题意:有那么一首歌,需要三个人一起唱。现在KTV里有9个人了,显然分成三组唱,但问题是,在给出的分组方案中怎么选择,可以使三组总得分最高(注意: 每个人都要唱过!!)

做题总结:做这道题让我对回溯加深了印象,其实回溯就是深搜,但是为什么要回溯呢,因为当前这个组可能要,也可能不要,所以每次把当前组搜一下就回来,并把标记改回去,这就是这道题的重点了。


具体看一下AC代码:

#include<stdio.h>
#include<string.h>

int n;
int max;
int vis[10];

struct Group {
    int a;
    int b;
    int c;
    int s;
} g[100];

void dfs(int num, int score) {
    if(num == 3) {
        if(score > max)
            max = score;
        return ;
    }
    for(int i = 0; i < n; i++) {
        if(!vis[g[i].a] && !vis[g[i].b] && !vis[g[i].c]) {
            vis[g[i].a] = vis[g[i].b] = vis[g[i].c] = 1;
            dfs(num + 1, score + g[i].s);
            vis[g[i].a] = vis[g[i].b] = vis[g[i].c] = 0;
        }
    }
}

int main() {
    int cse = 0;
    while(scanf("%d", &n) != EOF, n) {
        for(int i = 0; i < n; i++)
            scanf("%d %d %d %d", &g[i].a, &g[i].b, &g[i].c, &g[i].s);
        memset(vis, 0, sizeof(vis));
        max = 0;
        dfs(0, 0);
        if(max)
            printf("Case %d: %d\n", ++cse, max);
        else
            printf("Case %d: -1\n", ++cse);
    }
    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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