PAT basic practice 1004

本文展示了一段C++代码的解析过程,并通过输入数据输出了最高分学生的名字及其成绩,以及最低分学生的名字及其成绩。

//= =what do i need to say?
//= =写的果然难看【感觉简直浪费时间既视感】
//转载请注明出处,谢谢 http://blog.youkuaiyun.com/woot_the_woot
#include<stdio.h>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<math.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct student
{
	int id;
	int score;
}a[200];
int i,j,k,n;
char s1[200][100],s2[200][100];
bool cmp(student aa,student bb)
{
	return aa.score<bb.score;
}
int main()
{
	scanf("%d",&n);
	if (n==0) return 0;
	for(i=0;i<n;i++)
	{
		scanf("%s %s %d",s1[i],s2[i],&a[i].score);
		a[i].id=i;
	}
	sort(a,a+n,cmp);
	printf("%s %s\n",s1[a[n-1].id],s2[a[n-1].id]);
	printf("%s %s\n",s1[a[0].id],s2[a[0].id]);
	
	return 0;
}

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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