hdu 1003,nefu 728 max sum

本文介绍了一种求解整数序列中具有最大和的连续子序列的算法,并提供了详细的实现代码。通过动态规划方法,文章阐述了如何高效地找到序列中的最大和及其起始与结束位置。

Description

Given a sequence a[1],a[2],a[3]......a[n], your job is to calculate the max sum of a sub-sequence. For example, given (6,-1,5,4,-7), 
the max sum in this sequence is 6 + (-1) + 5 + 4 = 14.

Input

The first line of the input contains an integer T(1<=T<=20) which means the number of test cases. Then T lines follow, each line starts with 
a number N(1<=N<=100000), then N integers followed(all the integers are between -1000 and 1000).

Output

For each test case, you should output two lines. The first line is "Case #:", # means the number of the test case. The second line contains
three integers, the Max Sum in the sequence, the start position of the sub-sequence, the end position of the sub-sequence. If there are more than one result, output the first one. Output a blank line between two cases.

Sample Input

2
5 6 -1 5 4 -7
7 0 6 -1 1 -6 7 -5

Sample Output

Case 1:
14 1 4

Case 2:
7 1 6


//前1个数的DP值>=0,就加;DP值<0,就重新开始,自己本身。
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstdio>
#include <cstring>

using namespace std;
int data[100005],dp[100005];

int main()
{
    int c,num=0,n;
    cin>>c;
    while(c--)
    {
        num++;
        int maxx=-9999999,a=0,b=0;
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        cin>>n;
        for(int i=0;i<n;i++)
        scanf("%d",&data[i]);
        dp[0]=data[0];
        for(int i=1;i<n;i++)
        {
            if(dp[i-1]>=0)
            {
                dp[i]=dp[i-1]+data[i];
            }
            else
            {
                dp[i]=data[i];
                a=i;
            }
            if(dp[i]>maxx)
            {
                maxx=dp[i];
                b=i;
            }
        }
        printf("Case %d:\n",num);
        printf("%d %d %d\n",maxx,a+1,b+1);
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/nefu929831238/p/5440420.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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