在一个神秘的岛屿上,有两个部落 A 和 B,部落 A 和 B 之间有一片平原。这片平原上有许多的绿洲,每个绿洲可以看做一个矩形,其边平行于坐标轴。为了避免部落之间的冲突,他们需要在平原上划定一个界线来平均分配这些绿洲。岛屿上的酋长决定让你来帮助他们找到一个公平的划分方法。 具体来说,酋长想要你将这片平原分成两部分,分别归属于部落 A 和 B。划分的界线需要平行于 y 轴,并且可以通过坐标轴上的一个整数点来确定。具体来说,如果界线通过整数点 x,则所有在 x 左边的土地归属于部落 A,所有在 x 右边的土地归属于部落 B。划分的要求如下: 两部分的绿洲面积尽可能接近。 部落 A 的绿洲面积应该不小于部落 B 的绿洲面积 现在,请你求出岛屿的分界线x因该在那里,以此来避免部落冲突。

时间: 2024-03-30 16:37:15 浏览: 23
这是一个经典的二分答案问题。我们可以首先计算出所有绿洲的面积和total_area,然后将所有绿洲按照x坐标进行排序。接下来,我们可以从最左边的绿洲开始,计算出左边所有绿洲的面积和left_area,以及右边所有绿洲的面积和right_area。如果left_area小于等于right_area,则我们可以继续向右移动分界线,直到left_area大于right_area为止。最终的分界线就是我们要求的答案。 时间复杂度为O(nlogn),其中n为绿洲的数量。
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用python将电脑摄像机中的人脸截取出来,并保存在一个新的文件夹里

这个任务需要使用OpenCV和face_recognition库来实现。 首先,需要安装这两个库。可以使用以下命令: ``` pip install opencv-python pip install face_recognition ``` 然后,我们可以使用以下代码来实现将电脑摄像机中的人脸截取出来,并保存在一个新的文件夹里: ```python import cv2 import face_recognition import os # 创建一个新的目录用于存储人脸图片 if not os.path.exists('faces'): os.makedirs('faces') # 打开电脑摄像机 video_capture = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取视频流中的帧 ret, frame = video_capture.read() # 将帧转换为RGB颜色空间 rgb_frame = frame[:, :, ::-1] # 使用face_recognition库识别帧中的所有人脸 face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame) # 遍历每个人脸位置,并将其截取出来存储到新的目录中 for face_location in face_locations: top, right, bottom, left = face_location face_image = frame[top:bottom, left:right] cv2.imwrite('faces/face_{}.jpg'.format(len(os.listdir('faces'))), face_image) # 显示帧 cv2.imshow('Video', frame) # 按'q'键退出循环 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 关闭摄像机和窗口 video_capture.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 运行代码后,程序会打开电脑摄像机,并开始识别视频流中的人脸。每当识别到一个人脸时,程序会将其截取出来并保存到新的目录中。按下'q'键后程序会退出循环,关闭摄像机和窗口。 注意,这个程序只会识别帧中的第一个人脸。如果需要识别多个人脸,需要对代码进行修改。

请用c++代码实现在一个山峰中住着许多部落,其中一些部落住在山脚,一些部落住在山腰,一些 部落住在山顶。我们假设共有 n 个部落,编号分别为 1,2,3, . . . , n − 1, n ,且第 pos 个部落的位置在山顶。那么编号为 1 ∼ pos 的部落海拔依次上升,从 pos ∼ n 的部落海拔依次降低。第 i 个部落和第 i + 1, i − 1个部落相邻 (2 ≤ i ≤ n − 1)。 由于山中常年缺水,主要的水资源是山间的流水,具体来说,水资源都聚集在山 顶,海拔较低的部落只能使用海拔较高的部落用剩下的水资源。由于分配不均, 相邻的部落之间可能会发生战争,其中第 i 个部落的战斗力为 ai。 当某一个部落的海拔比另一个相邻部落的海拔低,且战斗力比这个部落高,则会 对这个部落发动战争。 现在为了避免相邻部落之间发生战争,你可以修改一些部落的战斗力,使得每一 对相邻的部落之间都不会有战争。请问最少可以修改几个部落的战斗力才可以满 足要求? 输入格式 输入第一行包含两个正整数 n, pos(1 ≤ n, pos ≤ 10^5),分别表示部落的数量以 及住在山顶的部落的编号。 输入第二行包含 n 个正整数 ai (1 ≤ ai ≤ 10^9),分别表示每个部落的战斗力。 输出格式 输出一行一个正整数表示答案。

以下是使用 C++ 实现的代码: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; int main() { int n, pos; cin >> n >> pos; vector<int> a(n); for (int i = 0; i < n; i++) cin >> a[i]; sort(a.begin(), a.end()); int ans = 0; int left = pos - 1, right = pos - 1; while (left >= 0 && right < n) { if (a[right] <= a[left]) { ans += a[left] - a[right]; right++; } else { ans += a[right] - a[left]; left--; } } if (left >= 0) ans += a[left]; else if (right < n) ans += a[n - 1] - a[right]; cout << ans << endl; return 0; } ``` 算法思路: - 将每个部落的战斗力按从小到大的顺序排列。 - 从山顶开始,向左和向右遍历每个部落,比较相邻两个部落的战斗力大小。 - 如果左边的部落的战斗力不小于右边的部落的战斗力,则将右边的部落的战斗力提高到左边的部落的战斗力加一,即修改右边的部落的战斗力,使得相邻两个部落的战斗力相同。 - 如果右边的部落的战斗力不小于左边的部落的战斗力,则将左边的部落的战斗力降低到右边的部落的战斗力减一,即修改左边的部落的战斗力,使得相邻两个部落的战斗力相同。 - 如果左边或右边的部落已经没有相邻的部落,则将剩下的部落的战斗力修改为与相邻的部落的战斗力相同。 - 最后,计算修改部落数量的总和并输出。

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以下是用matlab绘制高斯色噪声情况下频率估计CRLB的代码: ```matlab % 参数设置 N = 100; % 信号长度 se = 0.5; % 噪声方差 w = zeros(N,1); % 高斯色噪声 w(1) = randn(1)*sqrt(se); for n = 2:N w(n) = 0.8*w(n-1) + randn(1)*sqrt(se); end % 计算频率估计CRLB fs = 1; % 采样频率 df = 0.01; % 频率分辨率 f = 0:df:fs/2; % 频率范围 M = length(f); CRLB = zeros(M,1); for
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