BZOJ 3295

http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3295

时光倒流,把删除操作变成添加操作

那么就有三个维度(大小,位置,时间)

逆序对满足

ai<aj && bi<bj && ci>cj

ai<aj && bi>bj && ci<cj

那么,这不就是三维偏序嘛

时间维排序处理

位置维cdq分治,归并排序处理

大小维树状数组维护

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#define FOR(i,s,t) for(register int i=s;i<=t;++i)
#define ROF(i,s,t) for(register int i=s;i>=t;--i)
using namespace std;
typedef long long ll;
int n,m,tot;
const int N=100011;
struct node{
	int x,y,z;
}q[N],t[N];
int pos[N],a[N],v;
ll ans[N];
int bo[N];
namespace BIT{
	int tr[N];
	inline void add(int pos){for(;pos<=n;++tr[pos],pos+=pos&-pos);}
	inline int query(int pos){int ret=0;for(;pos;pos-=pos&-pos)ret+=tr[pos];return ret;}
	inline void del(int pos){for(;pos<=n;pos+=pos&-pos)if(tr[pos])tr[pos]=0;else break; }
};
using namespace BIT;
inline void cdq(int l,int r){
	if(l==r)return;
	int mid=(l+r)>>1;
	cdq(l,mid);cdq(mid+1,r);
	int idx1=l,idx2=mid+1;
	FOR(i,l,r)t[i]=q[(idx2>r||(idx1<=mid&&q[idx1].y<q[idx2].y))?idx1++:idx2++];
	FOR(i,l,r)q[i]=t[i];
	int all=0;
	FOR(i,l,r)
		if(q[i].x<=mid)add(q[i].z),++all;
		else ans[q[i].x]+=1ll*(all-query(q[i].z));
	FOR(i,l,r)del(q[i].z);
	ROF(i,r,l)
		if(q[i].x<=mid)add(q[i].z);
		else ans[q[i].x]+=1ll*query(q[i].z);
	ROF(i,r,l)del(q[i].z);
}
int main(){
	scanf("%d%d",&n,&m);
	FOR(i,1,n)scanf("%d",&v),pos[v]=i;
	FOR(i,1,m)scanf("%d",a+i),bo[a[i]]=1;
	FOR(i,1,n)if(!bo[i])q[++tot]=(node){tot,pos[i],i};
	ROF(i,m,1)q[++tot]=(node){tot,pos[a[i]],a[i]};
	cdq(1,n);
	FOR(i,1,n)ans[i]+=1ll*ans[i-1];
	ROF(i,n,n-m+1)printf("%lld\n",ans[i]); 
	return 0;
}

  

转载于:https://www.cnblogs.com/Stump/p/7908826.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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