Leetcode 500:键盘行

本文介绍了一种筛选算法,该算法接收一个单词列表作为输入,返回所有能用键盘同一行字母打印的单词。通过构建字符到键盘行的映射,算法高效地检查每个单词是否符合条件。示例代码展示了如何实现这一功能。

题目描述

给定一个单词列表,只返回可以使用在键盘同一行的字母打印出来的单词。键盘如下图所示。

 

示例:

输入: ["Hello", "Alaska", "Dad", "Peace"]
输出: ["Alaska", "Dad"]

 

注意:

  1. 你可以重复使用键盘上同一字符。
  2. 你可以假设输入的字符串将只包含字母。

 

解题思路

class Solution {
public:
    vector<string> findWords(vector<string>& words) {
        vector<string> ans;
        unordered_map<char,int> mp;
        vector<string> str = {"qwertyuiop","asdfghjkl","zxcvbnm"};
        for(int i=0;i<str.size();i++){
            for(int j=0;j<str[i].length();j++) mp[str[i][j]]=i;
        }
        for(int i=0;i<words.size();i++){
            int t = mp[tolower(words[i][0])],j = 1;
            while(j<words[i].length()&&mp[tolower(words[i][j])]==t) j++;
            if(j>=words[i].length()) ans.push_back(words[i]);
        }
        return ans;
    }
};
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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