hdu 4631 Sad Love Story (暴力set+剪枝)

本文介绍了一种利用C++ set容器实现的算法,用于解决平面中点集的最近点对距离问题。通过动态添加点并维护已排序的点集,高效地计算每对点之间的最小距离平方和。

题意:

一个平面,每次增加一个点(x[i],y[i]),其坐标根据上一个点算出:(x[i-1] * Ax + Bx ) mod Cx(y[i-1] * Ay + By ) mod Cy求出现有点集中的最近点对的距离的平方,共n个点( n <= 5*100000),求平方的和。

 

思路:

使用set容器,使加进去之后的序列按x递增排序。minn对距离进行约束,若x的平方差值已经大于minn了就退出。

 

#include<set>
#include<cstdio>
using namespace std;

const long long INF=1LL<<60;
const long long maxn=500001;
long long minn,ans,ax,bx,cx,ay,by,cy,i,n,T,kx,ky;
long long x[maxn],y[maxn];

struct point
{
    long long x,y;
    bool operator < (const point & p) const
    {
        return x<p.x;
    }
};

int main()
{
    scanf("%I64d", &T);
    while(T--)
    {
        scanf("%I64d%I64d%I64d%I64d%I64d%I64d%I64d",&n,&ax,&bx,&cx,&ay,&by,&cy);
        x[0]=0;
        y[0]=0;
        for(i=1;i<=n;i++)
        {
            x[i]=(x[i-1]*ax+bx)%cx;
            y[i]=(y[i-1]*ay+by)%cy;
        }
        point p;
        p.x=x[1];
        p.y=y[1];
        multiset<point> s;
        multiset<point>::iterator it1,it2;
        s.clear();
        s.insert(p);
        minn=INF;
        ans=0;
        for(i=2;i<=n;i++)
        {
            p.x=x[i];
            p.y=y[i];
            it1=s.lower_bound(p);
            for(it2=it1;it2!=s.end();it2++)
            {
                kx=p.x-it2->x;
                kx*=kx;
                if(kx>=minn) break;
                ky=p.y-it2->y;
                ky*=ky;
                if(minn>kx+ky) minn=kx+ky;
            }
            for(it2=it1;it2!=s.begin();)
            {
                it2--;
                kx=p.x-it2->x;
                kx*=kx;
                if(kx>=minn) break;
                ky=p.y-it2->y;
                ky*=ky;
                if(minn>kx+ky) minn=kx+ky;
            }
            s.insert(p);
            ans+=minn;

        }
        printf("%I64d\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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