HDU 1325 || NYOJ 129 || POJ 1308 Is It A Tree?

本文介绍了一个判断输入边集是否构成树的算法实现,通过并查集确保无环且只有一个根节点,符合树的定义。

题目链接~~>

做题感悟:做这个题首先要明白树的定义,在杭电做要认真读题终止条件不是等于 -1 -1 ,而是出现两个负数。

解题思路:树的定义:1.连通 2.不含圈 3 恰好有n -1 条边。(只有一个入度为 0 的点,其余点入读为 1),我开始做时让他们倒着指,这样每个节点只有一个父亲,只要判断是否有环和是否只有一个根节点。

代码(修改后的代码):

#include<stdio.h>
#include<iostream>
#include<map>
#include<stack>
#include<string>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
#include<math.h>
#include<vector>
#include<queue>
#include<algorithm>
using namespace std ;
#define LEN sizeof(struct node)
const double PI = 3.1415926 ;
const double INF = 99999999 ;
const int MX =10005 ;
int n ;
bool flag,vis[MX] ;
int father[MX],ru[MX] ;
void init()
{
    memset(vis,false,sizeof(vis)) ;// 用于标记是否出现过
    for(int i=1 ;i<MX ;i++)
    {
        father[i]=i ;
        ru[i]=0 ; // 用于统计入度
    }
}
int find(int x)
{
    return father[x]==x ? x : father[x]=find(father[x]) ;
}
void union_find(int x,int y)
{
    ru[y]++ ; // 入度加一
    if(ru[y]>1) flag=true ;// 如果入度大于1 则不是树
    vis[x]=vis[y]=1 ;
    int ax=find(x) ;
    int ay=find(y) ;
    if(ax!=ay)
      father[ax]=ay ;
}
int main()
{
    int x,y,q=1 ;
    while(scanf("%d%d",&x,&y)&&(x>=0||y>=0)) // 没有仔细读题 -1 -1
    {
        init() ;// 初始化
        flag=false ;
        while(1)
        {
            if(!x&&!y)  break ;
            if(find(x)==find(y)||flag) // 如果已经在同一个集合||已经判断出来结果
                      flag=true ;
            else      union_find(x,y) ;
            scanf("%d%d",&x,&y) ;
        }
        if(flag)
                    printf("Case %d is not a tree.\n",q++) ;
        else
        {
            int num=0 ;
            for(int i=1 ;i<=10000 ;i++) // 查找是否只有一个根节点
            {
                if(vis[i]&&father[i]==i)
                    num++ ;
                if(num>1)
                {
                    flag=true ;
                    break ;
                }
           }
           if(flag)   printf("Case %d is not a tree.\n",q++) ;
           else       printf("Case %d is a tree.\n",q++) ;
        }
    }
    return 0 ;
}

原先代码~~>

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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