状压DP 洛谷P2704 炮兵阵地

本文详细解析了P2704炮兵阵地问题的算法实现过程,该问题要求在一张N*M的地图上部署炮兵部队,地图上的每个位置可能是山地或平原,炮兵只能部署在平原上,且部署时必须确保炮兵间不会互相攻击。文章通过动态规划的方法求解最大部署数量。

P2704 炮兵阵地

题目描述

司令部的将军们打算在N*M的网格地图上部署他们的炮兵部队。一个N*M的地图由N行M列组成,地图的每一格可能是山地(用“H” 表示),也可能是平原(用“P”表示),如下图。在每一格平原地形上最多可以布置一支炮兵部队(山地上不能够部署炮兵部队);一支炮兵部队在地图上的攻击范围如图中黑色区域所示:

如果在地图中的灰色所标识的平原上部署一支炮兵部队,则图中的黑色的网格表示它能够攻击到的区域:沿横向左右各两格,沿纵向上下各两格。图上其它白色网格均攻击不到。从图上可见炮兵的攻击范围不受地形的影响。 现在,将军们规划如何部署炮兵部队,在防止误伤的前提下(保证任何两支炮兵部队之间不能互相攻击,即任何一支炮兵部队都不在其他支炮兵部队的攻击范围内),在整个地图区域内最多能够摆放多少我军的炮兵部队。

输入输出格式

输入格式:

 

第一行包含两个由空格分割开的正整数,分别表示N和M;

接下来的N行,每一行含有连续的M个字符(‘P’或者‘H’),中间没有空格。按顺序表示地图中每一行的数据。N≤100;M≤10。

 

输出格式:

 

仅一行,包含一个整数K,表示最多能摆放的炮兵部队的数量。

 

输入输出样例

输入样例#1:
5 4
PHPP
PPHH
PPPP
PHPP
PHHP
输出样例#1:
6

 1 #include<algorithm>
 2 #include<iostream>
 3 #include<cstring>
 4 #include<cstdio>
 5 #include<cmath>
 6 using namespace std;
 7 int n,m;
 8 int ban[110];
 9 char mp[110][12];
10 int f[105][63][63];
11 int t[63],cnt=0;
12 int w[63];
13 void init(){
14     int ed=(1<<m)-1;
15     for(int i=0;i<=ed;i++){
16         if((i&(i<<1)) || (i&(i>>1)) || (i&(i<<2)) || (i&(i>>2)))continue;
17         t[++cnt]=i;
18         int tmp=i;
19         while(tmp){++w[cnt];tmp-=tmp&-tmp;}
20     }
21     return;
22 }
23 int main(){
24     int i,j,k;
25     scanf("%d%d",&n,&m);
26     for(i=1;i<=n;i++)scanf("%s",mp[i]);
27     for(i=1;i<=n;i++)
28         for(j=0;j<m;j++)
29             if(mp[i][j]=='H')ban[i]|=(1<<j);
30     init();
31     for(i=1;i<=n;i++){
32         for(int l=1;l<=cnt;l++){//la last
33             if(i>1 && (ban[i-2]&t[l]))continue;
34             for(j=1;j<=cnt;j++){//last
35                 if(t[j]&t[l] || ban[i-1]&t[j])continue;
36                 for(k=1;k<=cnt;k++){//now
37                     if((ban[i]&t[k]) || (t[k]&t[j]) || (t[k]&t[l]))continue;
38                     f[i][k][j]=max(f[i][k][j],f[i-1][j][l]+w[k]);
39                 }
40             }
41         }
42     }
43     int ans=0;
44     for(i=1;i<=cnt;i++)
45         for(j=1;j<=cnt;j++)
46             if(f[n][i][j]>ans)ans=f[n][i][j];
47     printf("%d\n",ans);
48     return 0;
49 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/sdfzxh/p/6906521.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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