[LeetCode]Simplify Path

本文详细阐述了C++简化路径解析的过程,包括如何跳过重复路径符号、处理连续的‘.‘和‘..‘符号,并正确记录路径中的文件夹名称。
class Solution {
//1. skip // and ./
//2. when meet ../ pop
//3. keep record of word between /word/
public:
	string simplifyPath(string path) {
		stack<int> sk;
		string p;

		path.append("/"); // normalize the back slash in the end, so we can keep record of the last word
		sk.push(0);
		int s=0;
		for (int i=1; i<path.size(); i++) {
			if (path[i] == '/') {
				if (path[i-1] == '/'
					|| path[i-1] == '.' && (i-2 < 0 || path[i-2] != '.')) {
						// skip double //  or /./
						s = i;
				}
				else if (path[i-1] == '.' && i-2 >= 0 && path[i-2] == '.') {
					s = i;
					if (sk.top() == 0) continue;
					// popping one part
					int e = sk.top(); sk.pop();
					p.erase(sk.top(), e-sk.top());
				}
				else {
					// add new part
					p.append(path, s, i-s);
					sk.push(p.size());
					s = i;
				}
			}
		}

		return p.size() == 0 ? "/" : p;
	}
};

second time

class Solution {
public:
    bool checkValidFile(string str)
    {
        for(int i = 0; i < str.size(); ++i)
            if((str[i] >= 'a' && str[i] <= 'z') 
            || (str[i] >= 'A' && str[i] <= 'Z')) return true;
        return false;
    }
    string simplifyPath(string path) {
        // Start typing your C/C++ solution below
        // DO NOT write int main() function
        stack<string> files;
        int start = 0;
        while(start < path.size())
        {
            int end = start;
            while(end < path.size() && path[end] != '/') end++;//... case: "/a/.." ?
            string tmp = path.substr(start, end-start);
            //if(tmp.size() == 2 && tmp[0] == '.' && tmp[1] == '.' && !files.empty())  files.pop();
            if(tmp == ".." && !files.empty())  files.pop();
            else if(checkValidFile(tmp)) files.push(tmp);
            start = end+1;
        }
        
        string ans;
        stack<string> fileReverse;
        while(!files.empty()) fileReverse.push(files.top()), files.pop();
        while(!fileReverse.empty())
        {
            ans += "/";
            ans += fileReverse.top();
            fileReverse.pop();
        }
        if(ans.size() == 0) ans = "/";
        return ans;
    }
};


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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