POJ-3252 Round Numbers 组合数学

本文介绍了一种算法,用于计算指定范围内二进制表示中0的数量多于1的数量的整数个数。通过递归划分区间并利用组合数学的方法,实现了高效计算。

该题题意是要求给定a,b区间内有多少个数满足二进制表示法内0的数目多余1的数目。详见代码:

#include <cstdlib>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;

int c[40][40];

void pre()
{
    c[0][0] = 1;
    for (int i = 1; i <= 30; ++i) {
        c[0][i] = 1;
        for (int j = 1; j <= 30; ++j) {
            c[j][i] = c[j][i-1] + c[j-1][i-1];
        }
    }
}

int deal(int x)
{
    // 首先找出第一个1的位置,例如100110,那么我们应该先计算 [0, 11111] 之间的满足要求的数,这些的特征
    // 使得他们被划分至同一类,其特征为长度是变化的,从长度为1变化到6
    if (x <= 1) return 0;
    int pos, ret = 0;
    for (int i = 30; i >= 0; --i) {
        if ((1 << i) & x) {
            pos = i;
            break;
        }
    }
//    printf("pos = %d\n", pos);
    // 首个1出现在pos+1的位置,设x为100110,那么pos = 5,我们枚举长度为5,4,3,2的合法的数 
    for (int i = pos; i >= 2; --i) {
        for (int j = (i+1) >> 1; j <= i-1; ++j) {// 长度为5,那么最高位一定为1,所以剩下的四位的零的个数应该是要大于1的个数的    
            // 留下来的pos-1个位置至少要放置(pos+1)/2 个0,至多放置pos-1个0
        //    printf("%d %d\n", j, i-1);
            ret += c[j][i-1];
        }
    }
//    printf("ret = %d\n", ret);
    // 接下来就是统计长度稳定的区间[100000, 100110],对于区间中的每一个1我们又是可以将其划分成更小的区间进行求解
    // 例如我们可以将其划分为[100000, 100011], [100100, 100101], [100110, 100110],之所以这样划分,是因为这样可以
    // 得到一个区间,其变化特征就是1后面的若干位的变化时完备的,这里还需要统计1的个数,这样才能确定后面的0的取数 
    int one = 1, zero, k;
    for (int i = pos-1; i >= 0; --i) {  // 枚举首位后面的1
        if ((1 << i) & x) { // 一共有i个位是能够完备的枚举的 
            zero = pos+1-i-one;
            k = max(0, (i+one-zero+1)>>1);
            for (int j = k; j <= i; ++j) {
                ret += c[j][i];    
            }
            ++one;
        }
    } // 这个数本身我们是不会计算的,因为我们每碰到一个1,都会先将其设为0求解,所以我们干脆就直接把区间都加1 
    return ret;
}

int main()
{
    int a, b;
    pre();
    while (scanf("%d %d", &a, &b) == 2) {
        printf("%d\n", deal(b+1) - deal(a));
    }
    return 0;    
}

转载于:https://www.cnblogs.com/Lyush/archive/2012/08/12/2634258.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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