第十五周项目1-验证算法(3)

本文通过一个具体的希尔排序实例,展示了如何使用希尔排序算法对给定序列进行排序,并提供了完整的C++代码实现。通过该实例,读者可以更好地理解希尔排序的工作原理。

程序代码:

/*                          
 * Copyright (c) 2016,烟台大学计算机学院                          
 * All rights reserved.                          
 * 文件名称:1.cpp                          
 * 作者:王译敏                          
 * 完成日期:2016年12月9日                          
 * 版本号:vc6.0                          
 *                          
 * 问题描述:请用希尔排序算法,完成序列{57,40,38,11,13,34,48,75,6,19,9,7}的排序             
 * 输入描述:无                         
 * 程序输出:测试结果                          
 */
#include <stdio.h>  
#define MaxSize 20  
typedef int KeyType;    //定义关键字类型  
typedef char InfoType[10];  
typedef struct          //记录类型  
{  
    KeyType key;        //关键字项  
    InfoType data;      //其他数据项,类型为InfoType  
} RecType;              //排序的记录类型定义  
  
void InsertSort(RecType R[],int n) //对R[0..n-1]按递增有序进行直接插入排序  
{  
    int i,j;  
    RecType tmp;  
    for (i=1; i<n; i++)  
    {  
        tmp=R[i];  
        j=i-1;            //从右向左在有序区R[0..i-1]中找R[i]的插入位置  
        while (j>=0 && tmp.key<R[j].key)  
        {  
            R[j+1]=R[j]; //将关键字大于R[i].key的记录后移  
            j--;  
        }  
        R[j+1]=tmp;      //在j+1处插入R[i]  
    }  
}  
  
int main()  
{  
    int i,n=12;  
    RecType R[MaxSize];  
    KeyType a[]= {57,40,38,11,13,34,48,75,6,19,9,7};  
    for (i=0; i<n; i++)  
        R[i].key=a[i];  
    printf("排序前的序列为:\n");  
    for (i=0; i<n; i++)  
        printf("%d ",R[i].key);  
    printf("\n\n");  
    InsertSort(R,n);  
    printf("利用希尔排序后得到的序列为:\n");  
    for (i=0; i<n; i++)  
        printf("%d ",R[i].key);  
    printf("\n");  
    return 0;  
}
运行结果:

知识点总结:

希尔排序的相关算法

学习心得:

采用分组的方法,可以较快实现算法。



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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