hdu_1969_NWERC2006_Pie(二分)

本文介绍了一种通过二分法解决圆面积等分问题的算法。该算法旨在将N个不同大小的圆平均分配给F+1个人,使得每个人获得的总面积相等,并尽可能最大化这个面积。文章详细阐述了实现过程及注意事项。
題意:
F+1個人平分N個圓,第i個圓的半徑爲ri,使得每個人得到的面積相等且使得分到的面積儘量的大,每個人得到的部分不必是一個完整的圓形
分析:
初看這個題目以爲是一個數學題,二分可以說是比較完美的解決這個題目了
二分枚舉分到的面積area,判斷則是對每個圓可以切割出多少個這樣的面積,所有圓可以切割的分數如果多於F+1個人,那麼當前面積可以切分,使用二分逼近最終得到結果,
需要注意的是,二分的時候浮點數的比較,如果處理不好會一直死循環
Code:
#include <cstdio>
#include <cmath>	
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;

#define MAXN    10000 + 10

double PI = acos(-1.0);
double r[MAXN];

bool valid(double area, int n, int f)
{
	int sum = 0;
	for(int i = 1; i <= n; i ++) {
		sum += (int)(r[i]/area);
	}
	if( sum >= f ) {
		return true;
	}
	return false;
}


int main(int argc, char **argv)
{
#ifndef ONLINE_JUDGE
	freopen("test.in", "r", stdin);
#endif
        int cas, f, n;
        double max_area;
        scanf("%d", &cas);
        for( ; cas; cas --) {
                scanf("%d %d", &n, &f);
                max_area = 0.0;
                for(int i = 1; i <= n; i ++) {
                        scanf("%lf", &r[i]);
                        r[i] = PI*r[i]*r[i];
                        max_area = max(max_area, r[i]);
                }
                double L = 0.0;
                double R = max_area;
                double M, rst = 0.0;
                while( L+1e-5 <= R ) {
                	///printf("L = %.5lf, R = %.5lf\n", L, R);
                	M = (L+R)/2.0;
                	if( valid(M, n, f+1) ) {
                		rst = max(rst, M);
                		L = M;
                	}
                	else {
                		R = M;
                	}
                }
                printf("%.4lf\n", rst);
        }
        return 0;
}

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值