UVA10474-5.1-Where is the Marble?

本文介绍了一道UVA在线评测系统的题目UVA10474的解题思路,该题要求对一组乱序的整数进行排序,并找出特定数值的位置。文章详细解释了如何使用C++标准库中的sort函数进行排序,以及如何利用lower_bound函数来确定数值的位置。

UVA10474-5.1-Where is the Marble?
题目描述:
https://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&category=835&problem=1415&mosmsg=Submission+received+with+ID+18650520
这个题其实就是给出一组乱序的数,问从小到大排序后某个数是否存在,如果存在,存在于什么位置。
题目分析:
就像题目说的,排序和查找。
这一章主要讲C++,这是第一题,接触到了C++的两个函数,排序函数sort和查找函数lower_bound.
排序函数

void sort(RanIt first, RanIt last);

输入数组首地址和结束地址区间,进行排序。
但是不知道为什么我取 其中一段区间并不给我排序=。=
从网上找的一篇讲sort的博客:http://blog.youkuaiyun.com/fly_yr/article/details/18894549

查找函数:

 lower_bound( number, number + 8, 3) - number

同样首地址,结束地址,要查找的数,==但是对于返回值我还是有点奇怪=、=
http://blog.youkuaiyun.com/niushuai666/article/details/6734403

给出代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;

int main()
{
    int n,a;
    //int i,
    int num[10010];
    int mark=0;
    while(scanf("%d%d",&n,&a)!=EOF&&n)
    {   mark++;
        int i;
        for(i=0;i<n;i++)
        {
            scanf("%d",&num[i]);
        }
        sort(num,num+n);
        printf("CASE# %d:\n",mark);
        while(a--)
        {
            int x;
            scanf("%d",&x);
            int answer=lower_bound(num,num+n,x)-num;
           // printf("%d\n",answer);
            if(num[answer]==x)
                printf("%d found at %d\n",x,answer+1);
            else
                printf("%d not found\n",x);
        }
    }
    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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