UVA 10054 The Necklace

本文提供了一种解决UVA_10054问题的方法,该问题实质上是寻找并打印出一条欧拉回路。文中给出了针对无向图问题的C语言代码实现,并详细说明了如何通过调整代码来适应不同类型的图。

UVA_10054

这个题目实际上就是找一条欧拉回路并打印出路径即可,可以参考刘汝佳白书P112的代码,只要在这个代码的基础上稍作修改即可。

当然,由于这个题目是无向图,我就直接反向打印的道路,如果是有向图的话,只要把printf改成压栈的操作即可,最后从栈顶开始依次输出(u,v)

#include<stdio.h>
#include
<string.h>
int G[60][60],dgr[60],p[60];
int find(int x)
{
return p[x]==x?x:(p[x]=find(p[x]));
}
int dfs(int u)
{
int v;
for(v=1;v<=50;v++)
if(G[u][v])
{
G[u][v]
--;
G[v][u]
--;
dfs(v);
printf(
"%d %d\n",v,u);
}
}
int main()
{
int i,j,k,t,tt,u,v,n,ok;
scanf(
"%d",&t);
for(tt=0;tt<t;tt++)
{
scanf(
"%d",&n);
memset(G,
0,sizeof(G));
memset(dgr,
0,sizeof(dgr));
for(i=1;i<=50;i++)
p[i]
=i;
for(i=0;i<n;i++)
{
scanf(
"%d%d",&u,&v);
dgr[u]
++;
dgr[v]
++;
G[u][v]
++;
G[v][u]
++;
if(find(u)!=find(v))
p[find(u)]
=find(v);
}
ok
=1;
for(i=0;!dgr[i];i++);
for(j=i+1;j<=50;j++)
if(dgr[j]&&find(i)!=find(j))
{
ok
=0;
break;
}
if(ok)
for(i=1;i<=50;i++)
if(dgr[i]%2!=0)
{
ok
=0;
break;
}
if(tt)
printf(
"\n");
printf(
"Case #%d\n",tt+1);
if(!ok)
printf(
"some beads may be lost\n");
else
{
for(u=0;!dgr[u];u++);
dfs(u);
}
}
return 0;
}

  

转载于:https://www.cnblogs.com/staginner/archive/2011/09/09/2172526.html

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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