UVALive3516Exploring Pyramids(dp)

本文介绍了一种利用动态规划求解给定序列对应多叉树数量的方法。通过定义dp[i][j]来表示从序列的第i个元素到第j个元素构成的分支的方案数,并给出了具体的实现代码。

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题目意思:有一棵多叉树,每个结点的子节点有左右之分(即要按照顺序查找),从跟结点开始遍历,尽量往左走,走不通就回溯,每到一个结点就记录下结点的信息,最终可以得到一个序列。

      所要求的即为给定一个序列,有多少棵树与之对应。

dp[i][j]表示从序列的第i个到第j个所构成的分支的方案数,

边界情况为dp[i][i]=1;如果s[i]!=s[j],则dp[i][j]=0;

递推关系式为dp[i][j]=∑(dp[i+1][k-1]*dp[k][j]);i+2≤k≤j,s[i]=s[j]=s[k];

 1 #include <iostream>
 2 #include <cstring>
 3 using namespace std;
 4 string s;
 5 long long dp[310][310];
 6 const long long MOD=1000000000;
 7 long long dfs(int i,int j)
 8 {
 9     if(i==j)return 1;
10     if(s[i]!=s[j])return 0;
11     if(dp[i][j]>=0)return dp[i][j];
12     dp[i][j]=0;
13     for(int k=i+2;k<=j;k++)
14     {
15         if(s[i]==s[k])
16         dp[i][j]=(dp[i][j]+dfs(i+1,k-1)*dfs(k,j))%MOD;
17     }
18     return dp[i][j];
19 }
20 int main()
21 {
22     ios::sync_with_stdio(false);
23     while(cin>>s)
24     {
25         memset(dp,-1,sizeof(dp));
26         cout<<dfs(0,s.length()-1)<<endl;
27     }
28     return 0;
29 }
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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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