P1631 序列合并

P1631 序列合并

有两个长度都是N的序列A和B,在A和B中各取一个数相加可以得到N^2N2个和,求这N^2N2个和中最小的N个。

 对于100%的数据中,满足1<=N<=100000。

  • 思路巧妙,直接看代码
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <queue>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;

#define res register int

inline int read()
{
	int x=0,f=1;char ch;
	while(!isdigit(ch=getchar())) if(ch=='-') f=-1;
	while(isdigit(ch)) x=x*10+ch-'0',ch=getchar();
	return f*x;
}
const int N=100000+10;
int n,m;
int a[N],b[N];
priority_queue<pair<int,int>,vector<pair<int,int> >,greater<pair<int,int> > > q;
int cnt[N];

int main()
{
	n=read(); 
	for(res i=1 ; i<=n ; ++i) a[i]=read(); 
	for(res j=1 ; j<=n ; ++j)
	{
		b[j]=read(); cnt[j]=1;
		q.push(make_pair(a[1]+b[j],j));	
	} 
//	sort(a+1,a+n+1); sort(b+1,b+n+1);
	for(res i=1 ; i<=n ; ++i)
	{
		pair<int,int> x=q.top(); q.pop();
		printf("%d ",x.first);
		int id=x.second; 
		q.push(make_pair(a[++cnt[id]]+b[id],id));
	}
	return 0;
}

  

转载于:https://www.cnblogs.com/wmq12138/p/10507546.html

一、据采集层:多源人脸据获 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始据,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 “已采集量 / 目标量”,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 1 张图像)或 “手动选择帧” 提人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 据集对接: 支持接入公开人脸据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读据集目录结构(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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