hdu 4160 dolls 最少路径覆盖

本文探讨了最小路径覆盖与最大匹配的概念,并通过代码实现了解决方案。

最少路径覆盖 == n - 最大匹配 

#include<iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<string>
#include<iomanip>
#include<cassert>
using namespace std;

const int maxn = 1011;
const int add = 500;

struct zz
{
    int x;
    int y;
    int z;
}zx[maxn];
vector<int>g[maxn];
int link[maxn];
int use[maxn];
int n;

bool dfs(int now)
{
    int to;
    for(int i=0;i<g[now].size();i++)
    {
        to = g[now][i];
        if( !use[to] )
        {
            use[to] = true;
            if(link[to] == -1 || dfs(link[to]) )
            {
                link[to] = now;
                return true;
            }
        }
    }
    return false;
}

int matching()
{
    int ans = 0;
    memset(link,-1,sizeof(link));
    memset(use,false,sizeof(use));
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        memset(use,false,sizeof(use));
        if(dfs(i))
        {
            ans++;
        }
    }
    return ans;
}

bool can(int i,int j)
{
    if(zx[i].x < zx[j].x && zx[i].y < zx[j].y && zx[i].z < zx[j].z )
    {
        return true;
    }
    return false;
}

int main()
{
    while(cin>>n)
    {
        if(n==0)
        {
            break;
        }
        for(int i=1;i<maxn;i++)
        {
            g[i].clear();
        }
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            cin>>zx[i].x>>zx[i].y>>zx[i].z;
        }
        int from;
        int to;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            for(int j=1;j<=n;j++)
            {
                if(can(i,j))
                {
                    from = i;
                    to = j + add;
                    g[from].push_back(to);
                    g[to].push_back(from);
                }
            }
        }
        cout<< n - matching()<<endl;
    }
    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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