洛谷P1776 宝物筛选

传送门啦

这个题就快好多,这次打的代码相比较旅行商的背包,我用了预处理,先处理成01背包,然后直接dp。

没有在dp中进行,可能会快一点吧。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int maxn = 1e4 * 4 + 5;

inline int read(){
    char ch = getchar();
    int f = 1 , x = 0;
    while(ch > '9' || ch < '0'){if(ch == '-')f = -1;ch = getchar();}
    while(ch >= '0' && ch <= '9'){x = (x << 1) + (x << 3) + ch - '0';ch = getchar();}
    return x * f;
}

int n,c,v,w,m,tot;
long long value[maxn],size[maxn],f[maxn];

int main(){
    n = read(); c = read();
    for(int i=1;i<=n;i++){
        v = read(); w = read(); m = read();
        for(int k=1;k<=m;k<<=1){
            value[++tot] = k * v;
            size[tot] = k * w;
            m -= k;
        }
        if(m > 0){
            value[++tot] = m * v;
            size[tot] = m * w;
        }
    }
    for(int i=1;i<=tot;i++)
        for(int j=c;j>=size[i];j--)
            f[j] = max(f[j] , f[j-size[i]] + value[i]);
    printf("%lld",f[c]);
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/Stephen-F/p/9877689.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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