Fluctuation Limit(八,学习总结)

本文介绍了一种解决区间序列问题的算法,通过双向遍历确保序列中每对相邻数值的变化不超过给定阈值k,同时检查序列的可行性并提供一组满足条件的数值。算法首先从左至右遍历调整每个区间的下限和上限,再从右至左进行验证,最终输出可行解或无解情况。

在这里插入图片描述

题意:有n个区间和数k,相邻区间的上限和下限变化都不超过k,是否可以获得一组数列对应的数满足在对应的区间内,且相邻两数变化不超过k。

思路:相邻区间互相限制,从左至右判断若i在 [l,r] 范围内,那么i+k应该在 [i-k,i+k] 范围内,再从右到左判断一遍,可能有多个结果,可输出最小的,也就是l[i]。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 1e5+100;
int l[maxn],r[maxn];
int main(){
	ios::sync_with_stdio(0);
	cin.tie(0);cout.tie(0);
	int tcase;
	cin>>tcase;
	while(tcase--){
		int n,k;
		cin>>n>>k;
		for(int i=0;i<n;i++){
			cin>>l[i]>>r[i]; 
		}
		//从左往右 
		for(int i=0;i<n-1;i++){
			l[i+1]=max(l[i+1],l[i]-k);
			r[i+1]=min(r[i+1],r[i]+k);
		}
		//从右往左 
		for(int i=n-1;i>0;i--){
			l[i-1]=max(l[i-1],l[i]-k);
			r[i-1]=min(r[i-1],r[i]+k);
		}
		bool flag = true;
		for(int i=0;i<n;i++){
			if(l[i]>r[i]){
				flag = false;
			}
		} 
		if(flag){
			cout<<"YES"<<endl;
			for(int i=0;i<n;i++){
				if(i!=n-1){
					cout<<l[i]<<" "; 
				}
				else{
					cout<<l[i]<<endl;
				}
			}
		}
		else{
			cout<<"NO"<<endl;
		}
	}
	return 0;
}
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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