codeforces 988F

博客给出一个题解,指出带两把及以上伞不优,只需考虑带一把伞或不带。采用动态规划方法,用 dp(i, j) 表示到 x = i 处,带编号为 j 的伞(j = 0 表示没带),通过讨论转移来解题。

题解:

显然我们发现带两把及以上的伞不优

那么我们就带一把伞或不带

然后就很简单了

dp ( i , j ) 表示到 x = i 处,带了编号为 j 的伞( j = 0则为没带)

然后讨论一下转移就行了

 1 #include<bits/stdc++.h>
 2 #define pii pair<int,int>
 3 #define mp(a,b) make_pair(a,b)
 4 #define maxn 2005
 5 using namespace std;
 6 int a,n,m;
 7 int c[maxn];
 8 int dp[maxn][maxn];
 9 vector<pii> has[maxn];
10 int w[maxn];
11 int main()
12 {
13     scanf("%d%d%d",&a,&n,&m);
14     for(int i=1;i<=n;++i)
15     {
16         int l,r;
17         scanf("%d%d",&l,&r);
18         c[r]++;c[l]--;
19     }
20     for(int i=a;i>=0;--i)c[i]+=c[i+1];
21     for(int i=1;i<=m;++i)
22     {
23         int x,y;
24         scanf("%d%d",&x,&y);
25         has[x].push_back(mp(i,y));
26         w[i]=y;
27     }
28     w[0]=0;
29     memset(dp,127/2,sizeof(dp));
30     dp[0][0]=0;
31     for(int i=0;i<a;++i)
32     {
33         for(int j=0;j<=m;++j)if(dp[i][j]<(int)1e9)
34         {
35             if(c[i+1])
36             {
37                 if(j)dp[i+1][j]=min(dp[i+1][j],dp[i][j]+w[j]);
38             }
39             else dp[i+1][j]=min(dp[i+1][j],dp[i][j]+w[j]);
40             if(!c[i+1])dp[i+1][0]=min(dp[i+1][0],dp[i][j]+w[0]);
41             for(int k=0;k<has[i].size();++k)
42             {
43                 int x=has[i][k].first;
44                 dp[i+1][x]=min(dp[i+1][x],dp[i][j]+w[x]);
45             }
46         }
47     }
48     int ans=(int)1e9;
49     for(int j=0;j<=m;++j)ans=min(ans,dp[a][j]);
50     if(ans==(int)1e9)puts("-1");
51     else printf("%d\n",ans);
52     return 0;
53 }
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转载于:https://www.cnblogs.com/uuzlove/p/10553464.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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