线段树-poj3468

区间修改

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;
const int MAXN = 100010;
struct tree{
    int l,r;
    long long sum,lz;
}a[MAXN<<2];

long long value[MAXN];
void Pushup(int k){
    a[k].sum=a[k<<1].sum+a[k<<1|1].sum;
}
void Pushdown(int k){
    if(a[k].lz){
        a[k<<1].sum+=(a[k<<1].r-a[k<<1].l+1)*a[k].lz;
        a[k<<1|1].sum+=(a[k<<1|1].r-a[k<<1|1].l+1)*a[k].lz;
        a[k<<1].lz+=a[k].lz;
        a[k<<1|1].lz+=a[k].lz;
        a[k].lz=0;
    }
}
void Build(int l,int r,int k){
    a[k].l=l,a[k].r=r,a[k].lz=0;
    if(l==r){
        a[k].sum=value[l];
    }
    else{
        int mid=(l+r)>>1;
        Build(l,mid,k<<1);
        Build(mid+1,r,k<<1|1);
        Pushup(k);
    }
}
void insertp(int l,int r,int num,int k){
    if(a[k].l == l && a[k].r ==r){
        a[k].sum+=(r-l+1)*num;
        a[k].lz+=num;
    }
    else{
        Pushdown(k);
        int mid=(a[k].l+a[k].r)>>1;
        if(r<=mid) insertp(l,r,num,k<<1);
        else if(l>mid) insertp(l,r,num,k<<1|1);
        else{
            insertp(l,mid,num,k<<1);
            insertp(mid+1,r,num,k<<1|1);
        }
        Pushup(k);
    }
}
long long query(int l,int r,int k)
{
    if(a[k].l ==l && a[k].r==r){
        return a[k].sum;
    }
    else{
        Pushdown(k);
        int mid=(a[k].l+a[k].r)>>1;
        if(r<=mid) return query(l,r,k<<1);
        else if(l>mid) return query(l,r,k<<1|1);
        else {
            return query(l,mid,k<<1)+query(mid+1,r,k<<1|1);
        }
    }
}
int main()
{
    int n,m;
    while(~scanf("%d%d",&n,&m)){
        for(int i=1;i<=n;i++){
            scanf("%lld",&value[i]);
        }
        Build(1,n,1);
        for(int i=0;i<m;i++){
            char c;
            scanf(" %c",&c);
            if(c=='C'){
                int l,r,num;
                scanf("%d%d%d",&l,&r,&num);
                if(l>r) swap(l,r);
                insertp(l,r,num,1);
            }
            else if(c=='Q'){
                int x,y;
                scanf("%d%d",&x,&y);
                if(x>y) swap(x,y);
                long long ans=0;
                ans=query(x,y,1);
                printf("%lld\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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