【Henu ACM Round#16 B】 Bear and Colors

本文介绍了一种O(n^2)复杂度的算法,用于找出所有区间内的“统治数字”,并对每个数字作为统治数字出现的次数进行计数。通过两次遍历的方式,在每次迭代中更新当前区间的统治数字。

【链接】 我是链接,点我呀:)
【题意】


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【题解】
O(n^2)枚举每一个区间。
然后维护这个区间里面的“统治数字"是什么。
对于每个区间cnt[统治数字]++;

【代码】


#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int N = 5000+10;

int n;
int t[5000+10];
int num[5000+10],cnt[N];

int main()
{
    ios::sync_with_stdio(0),cin.tie(0);
    cin >> n;
    for (int i = 1;i <= n;i++) cin >> t[i];
    for (int i = 1;i <= n;i++){
        for (int j= 1;j <= n;j++) num[j] = 0;
        int ma = -1,idx = -1;
        for (int j = i;j <= n;j++){
            num[t[j]]++;
            if (num[t[j]]>ma){
                ma = num[t[j]];
                idx = t[j];
            }else if (num[t[j]]==ma && t[j]<idx){
                idx = t[j];
            }
            cnt[idx]++;
        }
    }
    for (int i = 1;i <= n;i++) cout <<cnt[i]<<' ';
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/AWCXV/p/8358938.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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