两次DFS,POJ(1481)

本文提供了一种使用两次深度优先搜索(DFS)解决 POJ 1481 问题的方法。该算法能够有效地遍历网格,统计特定字符周围的所有‘X’字符数量,并将其作为骰子的点数。

题目链接:http://poj.org/problem?id=1481

 两次DFS,这里的思路是,没找到*,就说明,有一个骰子,因此,每搜索到一个*,深搜4个方向,并且变为'.',要是搜到'X',就是骰子的点数++,而且将他的四周的'X'变为'.'

 

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<string>

using namespace std;

char a[50+5][50+5];
int count;

int i_cmp(void const *x,void const *y)
{
    return *(int*)x-*(int*)y;
}

void DFS_X(int x,int y)
{
    if(a[x][y]!='X')
        return ;
    else
        a[x][y]='.';
    DFS_X(x-1,y);    ///题目要求只需要考虑上下左右四个方向即可,而不是八个方向
    DFS_X(x,y-1);
    DFS_X(x,y+1);
    DFS_X(x+1,y);
}

void DFS(int x,int y)
{
    if(a[x][y]=='.')
        return ;
    if(a[x][y]=='X')
    {
        DFS_X(x,y);
        count++;
    }
    a[x][y]='.';
    DFS(x-1,y);
    DFS(x,y-1);
    DFS(x,y+1);
    DFS(x+1,y);
}

int main()
{
    int w,h,num=1,ct,dote[100];
    while(scanf("%d%d",&w,&h)!=EOF)
    {
        if(w==0&&h==0) break;
        memset(a,'.',sizeof(a));
        for(int i=1; i<=h; i++)
        {
            getchar();
            for(int j=1; j<=w; j++)
                scanf("%c",&a[i][j]);
        }
        ct=0;
        for(int i=1; i<=h; i++)
            for(int j=1; j<=w; j++)
                if(a[i][j]=='*')
                {
                    count=0;
                    DFS(i,j);
                    dote[ct++]=count;
                }
        printf("Throw %d\n",num++);
        qsort(dote,ct,sizeof(dote[0]),i_cmp);
        for(int i=0; i<ct; i++)
        {
            if(i)
                printf(" ");
            printf("%d",dote[i]);
        }
        printf("\n\n");
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/TreeDream/p/5513344.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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