hdu 2126 Buy the souvenirs 买纪念品(01背包,略变形)

本文介绍了一种01背包问题的解决方法,旨在通过购买纪念品的问题实例来讲解如何确定在预算内能购买的最大种类数量及其组合方式。采用C++实现,并通过具体代码解释了从确定最大可购品种类到计算所有可能组合的过程。

 

题意:

  给出一些纪念品的价格,先算出手上的钱最多能买多少种东西k,然后求手上的钱能买k种东西的方案数。也就是你想要买最多种东西,而最多种又有多少种组合可选择。

 

思路:

  01背包。显然要先算出手上的钱m最多能买多少种东西k,可以从价格最少的纪念品买起,看最多能买多少种,置为k。接下来按照常规01背包计算,需要记录下方案数和组成的物品数,看代码就会懂的。

 

 1 #include <iostream>
 2 #include <stdio.h>
 3 #include <cstring>
 4 #include <algorithm>
 5 using namespace std;
 6 const int N=35;
 7 int n, m, k, sum;
 8 int p[N],cbn[510][N];
 9 int cal()
10 {
11     memset(cbn,0,sizeof(cbn));
12     cbn[0][0]=1;    //必要的初始化
13     for(int i=0; i<n ;i++)    //对于每件物品
14     {
15         for(int j=m; j>=p[i]; j--)    //对于每种价格
16         {
17             for(int e=0; e<=n; e++)     //组成j价格的方案数是cbn[j]的总和,其中下标e表示由e种纪念品组成的。
18                 cbn[j][e+1]+=cbn[j-p[i]][e];
19         }
20     }
21     int cnt=0;
22     for(int i=m; i>=sum; i--)    //价格在sum~m,其组合物品数为k的方案数,统计起来就是答案。
23         cnt+=cbn[i][k];
24     return cnt;
25 }
26 int main()
27 {
28     //freopen("input.txt","r",stdin);
29     int t;
30     cin>>t;
31     while(t--)
32     {
33         cin>>n>>m;
34         for(int i=0; i<n; i++)    scanf("%d", &p[i] );
35         sort(p, p+n);
36         for(sum=k=0; k<n; k++)
37         {
38             sum+=p[k];
39             if(sum>m)
40             {
41                 sum-=p[k];    //这个sum有用的,是买最多件物品的最少价格。
42                 break;
43             }        
44         }
45         
46         if(k==0)    //没钱
47         {
48             printf("Sorry, you can't buy anything.\n");
49             continue;
50         }
51         printf("You have %d selection(s) to buy with %d kind(s) of souvenirs.\n", cal(), k );
52     }
53     return 0;
54 }
AC代码

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xcw0754/p/4488239.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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