1049 数列的片段和(20)(20 分)

本文介绍了一种计算给定正整数数列中所有可能片段之和的方法,并提供了两种实现方式:一种通过深度优先搜索(DFS)遍历所有片段,另一种通过优化算法直接计算结果,避免了超时问题。

给定一个正数数列,我们可以从中截取任意的连续的几个数,称为片段。例如,给定数列{0.1, 0.2, 0.3, 0.4},我们有(0.1) (0.1, 0.2) (0.1, 0.2, 0.3) (0.1, 0.2, 0.3, 0.4) (0.2) (0.2, 0.3) (0.2, 0.3, 0.4) (0.3) (0.3, 0.4) (0.4) 这10个片段。

给定正整数数列,求出全部片段包含的所有的数之和。如本例中10个片段总和是0.1

  • 0.3 + 0.6 + 1.0 + 0.2 + 0.5 + 0.9 + 0.3 + 0.7 + 0.4 = 5.0。

输入格式:

输入第一行给出一个不超过10^5^的正整数N,表示数列中数的个数,第二行给出N个不超过1.0的正数,是数列中的数,其间以空格分隔。

输出格式:

在一行中输出该序列所有片段包含的数之和,精确到小数点后2位。

输入样例:

4
0.1 0.2 0.3 0.4 

输出样例:

5.00

看到这一个题首先想到dfs列出所有情况,然后相加。但是最后两个测试点会超时,优化的话可能就是找规律了。分别计算每个数字出现的次数然后相加就可以了。
FIrst Try:
 1 #include <iostream>
 2 #include <algorithm>
 3 #include <string>
 4 #include <string.h>
 5 #include <math.h>
 6 #include <map>
 7 #include <queue>
 8 #include <stack>
 9 typedef long long ll;
10 using namespace std;
11 int n;
12 double sum = 0;
13 double a[100005];
14 void dfs(int i, double c) {
15     if(i <= n-1) {
16         sum += c;
17     } else {
18         return;
19     }
20     dfs(i+1, c+a[i+1]);
21 }
22 int main()
23 {
24     cin >> n;
25     for(int i = 0; i < n; i++) {
26         cin >> a[i];
27     }    
28     for(int i = 0; i < n; i++) {
29         dfs(i, a[i]);
30     }
31     printf("%.2f", sum);
32 }

AC :

 1 #include <iostream>
 2 #include <algorithm>
 3 #include <string>
 4 #include <string.h>
 5 #include <math.h>
 6 #include <map>
 7 #include <queue>
 8 #include <stack>
 9 typedef long long ll;
10 using namespace std;
11 int n;
12 double sum = 0;
13 double a[100005];
14 
15 int main()
16 {
17     cin >> n;
18     for(int i = 0; i < n; i++) {
19         cin >> a[i];
20         sum += a[i] * (n - i) * (i+1);
21     }    
22     
23     printf("%.2f", sum);
24 }

 

 
 

转载于:https://www.cnblogs.com/wzy-blogs/p/9192707.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” 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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