luogu 1006 传纸条

本文介绍了一种使用四维动态规划解决特定问题的方法,并通过优化减少状态空间,最终实现更高效的解决方案。文中提供了完整的代码示例及解释。

三/四维dp,将两次传递均看作从左上而来,在dp过程中注意防止越界/重合

f[i][j][k][l]直接枚举两轮的点,如下

#include<bits/stdc++.h>
#define rep(i,x,y) for(register int i=x;i<=y;i++)
const int N=55;
using namespace std;
int f[N][N][N][N],mp[N][N],m,n;
int MAX(int a,int b,int c,int d){
    int m1=max(a,b),m2=max(c,d);
    int m3=max(m1,m2);
    if(m3==a) return a;
    if(m3==b) return b;
    if(m3==c) return c;
    if(m3==d) return d;
}
int main(){
    scanf("%d%d",&m,&n);
    rep(i,1,m)rep(j,1,n) scanf("%d",&mp[i][j]);
    rep(i,1,m)rep(j,1,n)rep(k,1,m)rep(l,j+1,n)
       f[i][j][k][l]=mp[i][j]+mp[k][l]+MAX(f[i][j-1][k][l-1],f[i][j-1][k-1][l],f[i-1][j][k][l-1],f[i-1][j][k-1][l]);
    printf("%d\n",f[m][n-1][m-1][n]);
    return 0;   
}

但空间时间并不优秀,利用i+j=k+l=step的特性减少一维,分别只枚举i.k再计算另一维即可

#include<bits/stdc++.h>
#define rep(i,x,y) for(register int i=x;i<=y;i++)
const int N=55;
using namespace std;
int f[N<<1][N][N],mp[N][N],m,n;
int MAX(int a,int b,int c,int d){
    int m1=max(a,b),m2=max(c,d);
    int m3=max(m1,m2);
    if(m3==a) return a;
    if(m3==b) return b;
    if(m3==c) return c;
    if(m3==d) return d;
}
int main(){
    scanf("%d%d",&m,&n);
    rep(i,1,m)rep(j,1,n) scanf("%d",&mp[i][j]);
    rep(k,1,m+n-1)rep(i,1,m)rep(j,1,m){
        if(k-i<0||k-j<0) continue;
        f[k][i][j]=mp[i][k-i+1]+mp[j][k-j+1]+MAX(f[k-1][i][j],f[k-1][i][j-1],f[k-1][i-1][j],f[k-1][i-1][j-1]);
        if(i==j) f[k][i][j]-=mp[i][k-i+1];
    }printf("%d\n",f[m+n-1][n][n]);
    return 0;   
}

还有滚动数组可以降至二维,但不会写...emmm

转载于:https://www.cnblogs.com/asdic/p/9517269.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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