PAT——A1097 Deduplication on a Linked List(链表)

题目链接:

#include<utility>
#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<map>
#include<vector>
#include<queue>
#include<stdio.h>
#include<cmath>
#include<stdlib.h>
using namespace std;
#define maxn 100010
const int table=1000010;
struct Node{
    int data,address,next;
    int order;
}node[maxn];
bool is[table]={false};
bool cmp(Node a,Node b)
{
    return a.order<b.order;
}
int main()
{
    memset(is,false,sizeof(is));
    for(int i=0;i<maxn;i++)
    {
        node[i].order=2*maxn;
    }
    int n,begin,address;
    scanf("%d%d",&begin,&n);
    while(n--)
    {
        scanf("%d",&address);
        scanf("%d%d",&node[address].data,&node[address].next);
        node[address].address=address;
    }
    int p=begin;
    int countValid=0,countRemoved=0;
    while(p!=-1)
    {
        if(!is[abs(node[p].data)])
        {
            is[abs(node[p].data)]=true;
            node[p].order=countValid++;
        }
        else
        {
           node[p].order=maxn+countRemoved++;
        }
        p=node[p].next;
    }
    sort(node,node+maxn,cmp);
    int count=countValid+countRemoved;
    for(int i=0;i<count;i++)
    {
        if(i!=count-1&&i!=countValid-1)
            printf("%05d %d %05d\n",node[i].address,node[i].data,node[i+1].address);
        else
        printf("%05d %d -1\n",node[i].address,node[i].data);
    }
    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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