Codeforces 4538 (状态压缩dp)Little Pony and Harmony Chest

本文介绍了一种使用状态压缩动态规划解决特定类型问题的方法。通过一个具体的例子,详细展示了如何利用状态压缩来减少问题的状态空间,从而有效地解决问题。代码中包含了初始化、状态转移等关键步骤。

Little Pony and Harmony Chest 

 

经典状态压缩dp

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
#include <iostream>
#define min(x,y) (x>y?y:x)
using namespace std;
int factor[30],all,n,a[105],b[105][1<<17],pre[105][1<<17],s1,s0,f[105][1<<17],ansk;
bool pd[80];
void print(int i,int k)
{
    if(i==0) return;
    print(i-1,pre[i][k]);
    if(i==n) printf("%d",b[i][k]); else printf("%d ",b[i][k]);
    return;
}
int main()
{
    pd[1]=1;
    for(int i=2; i<=60; i++)
    if(!pd[i]){
        factor[++all]=i;
        for(int j=2; i*j<=60; j++)
            pd[i*j]=1;
    }
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1; i<=n; i++)
        scanf("%d",&a[i]);
    memset(f,127,sizeof(f));
    for(int i=0; i<=(1<<16)-1; i++)
        f[0][i]=0;

    int ans=10000000;
    for(int i=1; i<=n; i++)
        for(int j=1; j<=59; j++)
        {
            s1=(1<<16)-1;
            for(int k=1; k<17; k++)
                if(j%factor[k]==0) s1=s1^(1<<(k-1));
            s0=s1^((1<<16)-1);
            for(int k=0; k<=(1<<16)-1; k++)
            {
                int p0=k&s1,p1=(k&s1)+s0;
                if(f[i][p1]>f[i-1][p0]+abs(a[i]-j))
                {
                    f[i][p1]=f[i-1][p0]+abs(a[i]-j);
                    b[i][p1]=j;
                    pre[i][p1]=p0;
                }
                if(i==n&&ans>f[n][p1])
                {
                    ans=f[n][p1];
                    ansk=p1;
                }
            }
        }
    print(n,ansk);
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Mathics/p/3886881.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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