NYOJ 132(最长回文子串)

本文介绍了一个使用C语言实现的寻找字符串中最长回文子串的算法。该算法首先提取字符串中的字母并将其转换为大写形式,然后通过枚举找出所有可能的回文串,并记录下最长的那个。
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<ctype.h>
#define MAXN 5001
char buf[MAXN],s[MAXN];
int p[MAXN];
int main()
{
  int T,i,j;int len,m,max,x,y;
  scanf("%d%*c",&T);
    while(T--)
    {
       //fgets(buf,sizeof(buf),stdin);
       scanf("%[^\n]%*c",buf);
       len = strlen(buf);
      for(i = 0 ,m = 0; i < len ; ++i )
      if(isalpha(buf[i]))
      {
         p[m] = i;
         s[m++] = toupper(buf[i]);                   
      }
      max = 0 ; 
       for(i = 0 ; i < m ; ++i )//枚举回文串的中间位置i,注意i是中心
       {
          for(j=0;i-j>=0&&i+j< m;++j)//回文串串长为奇数 ,不可为等号 
          {
             if(s[i-j] != s[i+j]) break; 
             if(j*2+1>max) 
             {
                max = j*2 + 1;//记录最长回文字串长度
                x = p[i-j];//串的左边界 ,记录最长回文字串起点
                y = p[i+j];//串的右边界 , 记录最长回文字串终点
             } 
          }          
          for(j = 0 ; i - j >= 0 &&  i + j + 1 < m ; ++j )//回文串串长为偶数 
          {
             if(s[i-j] != s[i+1+j]) break;
             if(j*2+2>max) 
             {
                max = j*2 + 2 ; 
                x = p[i-j];//串的左边界 
                y = p[i+j+1];//串的右边界
             }
          }   
      }
     for(i = x ; i <= y ; ++i)//x,y为起点,终点 
      printf("%c",buf[i]);
      printf("\n");
   } 
  return 0;    
}

        

  

转载于:https://www.cnblogs.com/hxsyl/archive/2012/05/30/2526645.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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