bzoj 2330: [SCOI2011]糖果

本文介绍了一种使用差分约束系统解决最短路径问题的方法,通过建立特定的图结构并运用编程技巧,有效地解决了带有复杂限制条件的问题。
 1 #include<cstdio>
 2 #include<iostream>
 3 using namespace std;
 4 int n,m,cnt,head[100006],next[400006],u[400006],v[400006],h,t,a[100006];
 5 int ci[100006],f[100006];
 6 long long d[100006];
 7 void jia(int a1,int a2,int a3)
 8 {
 9     cnt++;
10     next[cnt]=head[a1];
11     head[a1]=cnt;
12     u[cnt]=a2;
13     v[cnt]=a3;
14 }
15 int main()
16 {
17     scanf("%d%d",&n,&m);
18     for(int i=0;i<m;i++)
19       {
20         int a1,a2,a3;
21         scanf("%d%d%d",&a1,&a2,&a3);
22         if(a1==1)
23           {
24             jia(a2,a3,0);
25             jia(a3,a2,0);
26             }
27         if(a1==2)
28         {if(a2==a3){printf("-1");return 0;}
29           jia(a2,a3,1);}
30         if(a1==3)
31           jia(a3,a2,0);
32         if(a1==4)
33         {if(a2==a3){printf("-1");return 0;}
34           jia(a3,a2,1);}
35         if(a1==5)
36           jia(a2,a3,0);
37       }
38     for(int i=n;i;i--)
39       jia(0,i,1);
40     a[1]=0;
41     ci[0]++;
42     t=1;
43     f[0]=1;
44     for(;h!=t;)
45       {
46         h++;
47         if(h>100004)
48         h=1;
49         f[a[h]]=0;
50         for(int i=head[a[h]];i;i=next[i])
51           if(d[u[i]]<d[a[h]]+v[i])
52             {
53                 d[u[i]]=d[a[h]]+v[i];
54                 ci[u[i]]++;
55                 if(ci[u[i]]==n+1)
56                   {
57                     printf("-1\n");
58                     return 0;
59                     }
60                 if(!f[u[i]])
61                   {
62                     t++;
63                     if(t>100004)
64                       t=1;
65                     a[t]=u[i];
66                     f[u[i]]=1;
67                   }
68               }
69       }
70     long long ans=0;
71     for(int i=1;i<=n;i++)
72       ans+=d[i];
73     printf("%lld",ans);
74     return 0;
75 }

差分约束系统,根据条件建边跑最短路。

转载于:https://www.cnblogs.com/xydddd/p/5300225.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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