bzoj3550: [ONTAK2010]Vacation&&bzoj3112: [Zjoi2013]防守战线

本文探讨了使用单纯形法解决线性规划问题的方法,通过两个代码实例展示了如何实现单纯形法,包括求解原始问题及其对偶问题。代码详细地解释了单纯形法的迭代过程,包括基变量的选择、比例测试以及基变换等关键步骤。

学了下单纯形法解线性规划

看起来好像并不是特别难,第二个code有注释。我还有...*=-....这个不是特别懂

第一个是正常的,第二个是解对偶问题的

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
#include<cmath>
using namespace std;
const double eps=1e-7;

int n,m; double sum;
double a[1100][1100],b[1100],c[1100];
void pivot(int o,int e)
{
    b[o]/=a[o][e];
    for(int i=1;i<=n;i++)
        if(i!=e)a[o][i]/=a[o][e];
    a[o][e]=1/a[o][e];
    
    for(int i=1;i<=m;i++)
        if(i!=o&&fabs(a[i][e])>eps)
        {
            b[i]-=b[o]*a[i][e];
            for(int j=1;j<=n;j++)
                if(j!=e)a[i][j]-=a[o][j]*a[i][e];
            a[i][e]*=-a[o][e];
        }
        
    sum+=c[e]*b[o];
    for(int i=1;i<=n;i++)
        if(i!=e)c[i]-=a[o][i]*c[e];
    c[e]*=-a[o][e];
}
void simplex()
{
    int e,o; double d;
    while(1)
    {
        d=0;
        for(int i=1;i<=n;i++)
            if(c[i]>d)d=c[i],e=i;
        if(d==0)return ;
        
        d=(1<<30);
        for(int i=1;i<=m;i++)
            if(a[i][e]>eps&&d>b[i]/a[i][e])
                d=b[i]/a[i][e],o=i;
        if(d==(1<<30)){sum=(1<<30);return ;}
        
        pivot(o,e);
    }
}
int main()
{
    int K;
    scanf("%d%d",&n,&K);m=2*n+1;n*=3;
    for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%lf",&c[i]);
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        b[i]=K;
        for(int j=1;j<=n/3;j++)a[i][i+j-1]++;
    }
    for(int i=1;i<=n;i++)
        b[m+i]=1,a[m+i][i]++;
    m+=n;
    sum=0;simplex();
    printf("%.0lf\n",sum);
    return 0;
}
#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
#include<cmath>
using namespace std;
const double eps=1e-7;

int n,m; double sum;
double a[1100][11000],b[11000],c[1100];
//解的过程中,由于基变量xi=ci,所以c也代表放在当前约束的基变量取值

void pivot(int o,int e)//把作为第o个约束的基变量用e替换 
{
    c[o]/=a[o][e];//没有替换之前,e的取值被当前限制,是c[o]/a[i][e],先令x=c
    for(int i=1;i<=m;i++)//把e的系数消掉,其实常数项c也是同理的 
        if(i!=e)a[o][i]/=a[o][e];
    a[o][e]=1/a[o][e];//难点!取倒数相当于保留了自己的常数项,而除以了上一个的常数项,这样下面就可以直接消除上一个的影响了 
    
    for(int i=1;i<=n;i++)
        if(i!=o&&fabs(a[i][e])>eps)//对于其它的约束条件,把离基的变量用进基的变量替代 
        {
            c[i]-=c[o]*a[i][e];
            for(int j=1;j<=m;j++) 
                if(j!=e)a[i][j]-=a[o][j]*a[i][e];
            a[i][e]*=-a[o][e];
        }
    
    sum+=b[e]*c[o];//系数乘以值 
    for(int i=1;i<=m;i++)//对于第i个变量当前已经用了b[e]*a[o][i]来贡献答案了 
        if(i!=e)b[i]-=a[o][i]*b[e];
    b[e]*=-a[o][e];
}
void simplex()
{
    int e,o; double d; 
    while(1)
    {
        d=0;//找进基的变量
        for(int i=1;i<=m;i++)//基变量的b一定<=0,在非基变量中找一个对答案贡献最大(系数最大)的进基
            if(b[i]>d)d=b[i],e=i;
        if(d==0)return ;
        
        d=(1<<30);//找离基的变量,进基变量系数的非负比要最小 
        for(int i=1;i<=n;i++)//找对e的最小约束(即用此新角点截距最小,也就是当前e的取值被这个约束条件约束)离基 
            if(a[i][e]>eps&&d>c[i]/a[i][e])
                d=c[i]/a[i][e],o=i;
        if(d==(1<<30)){sum=(1<<30);return ;}
        
        pivot(o,e);
    }
}

int main()
{
    int l,r;
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%lf",&c[i]);
    memset(a,0,sizeof(a));
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        scanf("%d%d%lf",&l,&r,&b[i]);
        for(int j=l;j<=r;j++)a[j][i]++;
    }
    simplex();
    printf("%.0lf\n",sum);
    
    return 0;
}

 

---恢复内容结束---

转载于:https://www.cnblogs.com/AKCqhzdy/p/10203519.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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