【模板】求欧拉回路

本文摘自李煜东的《算法竞赛进阶指南》,详细介绍了如何使用模拟系统栈实现图的欧拉路径算法。通过定义结构体Edge来存储边的信息,使用数组hd存储每个节点的边链表头部,vis数组记录每条边是否被访问过,tot记录当前边的数量,top和sta用于模拟系统栈,ans数组用于存储答案。通过add函数添加边,euler函数实现欧拉路径的遍历。

摘自李煜东《算法竞赛进阶指南》

#include<cstdio>
const int N=1e5+10,M=1e6+10;
struct Edge{
	int v,nx;
}e[M];
int n,m,hd[N],vis[M],tot,top,t,sta[M],ans[M];//模拟系统栈,答案栈 
void add(int u,int v)
{
	e[++tot].v=v;
	e[tot].nx=hd[u];
	hd[u]=tot;
}
void euler()
{
	sta[++top]=1;
	while(top)
	{
		int u=sta[top],i=hd[u];
		while(i&&vis[i])i=e[i].nx;//找到一条尚未访问的边
		if(i)//沿着这条边模拟递归过程,标记该边,并更新表头 
		{
			sta[++top]=e[i].v;
			vis[i]=vis[i^1]=true;
			hd[u]=e[i].nx;
	    } 
	    else//u相连的所有边均已访问,模拟回溯过程,并记在答案栈中 
	    {
	    	top--;
	    	ans[++t]=u;
		}
	}
}
int main()
{
	scanf("%d%d",&n,&m);
	tot=1;
	for(int i=1;i<=m;i++)
	{
		int u,v;
		scanf("%d%d",&u,&v);
		add(u,v);add(v,u);
	}
	euler();
	for(int i=t;i;i--)printf("%d\n",ans[i]);
	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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