[LeetCode]Subsets

C++子集生成算法
本文介绍了一种使用C++实现的子集生成算法。该算法通过对输入整数集合进行排序,并通过迭代的方式生成所有可能的子集组合。文中提供了两种不同的实现方式,包括如何通过扩展现有集合来创建新的子集。
class Solution {
//get the current whole set by expanding previous whole set
//for each element, do one expansion 
public:
	vector<vector<int> > subsets(vector<int> &S) {
		// Start typing your C/C++ solution below
		// DO NOT write int main() function
		sort(S.begin(), S.end());
		vector<vector<int>> ansSet(1);
		for (int i = 0; i < S.size(); ++i)
		{
			int setSize = ansSet.size();
			while (setSize-- > 0)
			{
				ansSet.push_back(ansSet[setSize]);
				ansSet.back().push_back(S[i]);//...
			}
		}
		return ansSet;
	}
};

second time

class Solution {
public:
    vector<vector<int> > subsets(vector<int> &S) {
        // Start typing your C/C++ solution below
        // DO NOT write int main() function
        sort(S.begin(), S.end());
        vector<vector<int> > sets(1, vector<int>());
        for(int i = 0; i < S.size(); ++i)
        {
            int oldEnd = sets.size();
            for(int j = 0; j < oldEnd; ++j)
            {
                vector<int> tmp = sets[j];
                tmp.push_back(S[i]);
                sets.push_back(tmp);
            }
        }
        return sets;
    }
};


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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