牛客练习赛26—D xor序列 —线性基

本文深入浅出地解析了线性基算法的核心概念,通过一个具体问题的解决过程,详细介绍了如何利用线性基进行异或运算的优化处理。文章首先构建了一个存储异或值的数组,接着通过实例演示了如何运用该数组来判断两个数是否能够通过异或操作达到特定目标值。同时,分享了在实现过程中遇到的常见错误及调试经验。

  这是我第一次写关于线性基的题目。其实这题很好理解,先把给出的数能异或出的值给存在p数组里面,p[i]代表着该异或出的数的最高位为第i位且为1. 求出来后,再把x,y处理下,然后直接一位一位的判断是否为1,如果为1,就找到表中该位为最高位且为1的数来和它异或(这样因为两个数前面都是0可以不用考虑前面数的影响),异或到最后,如果剩下的为0,则可以异或出答案,反之亦然。

  在写的时候,不管怎么调都发现是输出no,找了半天,才发现定义的x,y都是int型   导致在向左移动的时候溢出范围,然后出错QAQ。 真是菜的真实

#include<iostream>
using namespace std;
long long p[70]={0};
void f(long long k)
{
    for(int i=60;i>=0;i--)
    {
        if((k>>i)&1)
        {
            if(!p[i])
            {
                p[i]=k;
                break;
            }
            else k=k^p[i];
        }
    }
}
int main()
{
    long long x,y,i,j,k,l,ans,n,m;
    cin>>n;
    for(j=0;j<n;j++)
    {
        cin>>k;
        f(k);
    }
    cin>>m;
    while(m--)
    {
        cin>>x>>y;
        ans=x^y;
        //cout<<ans<<endl;
        for(int i=60;i>=0;i--)
        {
            if((ans>>i)&1)
            {
                //cout<<"11111"<<endl;
                if(p[i]==0) 
                {
                    //cout<<"222"<<endl;
                    //cout<<p[i]<<endl;
                //    cout<<i<<endl; 
                    break;
                }
                else ans=ans^p[i];//,cout<<"333"<<endl;
            }
        }
        if(ans==0) cout<<"YES"<<endl;
        else cout<<"NO"<<endl;
        //cout<<ans<<endl;
        //for(int i=9;i>=0;i--) cout<<p[i]<<endl;
    }
}

参考博客>>https://blog.youkuaiyun.com/Mr_Treeeee/article/details/82559654<<

转载于:https://www.cnblogs.com/wsblm/p/9643147.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
### 关于牛客练习赛14 B题的解析 目前未找到直接针对牛客练习赛14 B题的具体题解或比赛经验。然而,可以通过分析类似的题目以及常见的算法竞赛技巧来推测可能的解决方案。 #### 类似问题的解决思路 在算法竞赛中,B类题目通常涉及基础数据结构的应用或者简单的数学推导。以下是几种常见类型的处理方式: 1. **字符串操作** 若该题涉及到字符串处理,则可以利用C++中的`std::string`库函数[^2],例如查找子串、替换字符等操作。 2. **数组与序列** 对于数组或序列的操作,动态规划(Dynamic Programming, DP)是一种常用方法。通过定义状态转移方程,逐步解决问题。例如,在某些情况下,可以用滚动数组优化空间复杂度[^3]。 3. **图论模型** 如果题目描述中有提到节点之间的关系,可能是图论问题。此时可采用广度优先搜索(BFS)、深度优先搜索(DFS),甚至最短路径算法如Dijkstra或Floyd-Warshall来建模并求解[^1]。 4. **模拟与暴力枚举** 当面对简单逻辑判断或多步运算时,“模拟”成为一种有效手段。即按照题目给定规则一步步实现程序流程,虽然时间效率未必最优,但对于小规模输入非常适用[^5]。 下面提供一段伪代码框架供参考: ```cpp #include <iostream> using namespace std; int main(){ int testCase; cin >> testCase; while(testCase--){ // 输入处理... // 解决方案核心部分 // 输出结果 } } ``` #### 提升竞赛表现的经验分享 为了更好地准备此类赛事,建议采取以下策略: - 定期参与线上平台举办的各类比赛积累实战经历; - 复盘每次赛后官方发布的详解文档学习新知; - 加强基础知识巩固的同时拓宽思维边界尝试不同领域挑战项目; ---
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