[LeetCode]15. 3Sum(自学留存)

本文探讨了如何解决一个经典算法问题——寻找数组中三个数相加等于零的所有不重复组合。通过将问题转化为两个指针逼近的方法,有效地解决了该问题,并提供了详细的C++实现代码。

Given an array S of n integers, are there elements abc in S such that a + b + c = 0? Find all unique triplets in the array which gives the sum of zero.

Note: The solution set must not contain duplicate triplets.

For example, given array S = [-1, 0, 1, 2, -1, -4],

A solution set is:
[
  [-1, 0, 1],
  [-1, -1, 2]

 


Personal tips: 将三数问题化为二数问题。代码如下:

class Solution {
public:
	vector<vector<int>> threeSum(vector<int>& nums) {
		vector<vector<int>> indexs;
		if (nums.size() < 3) return indexs;
		sort(nums.begin(), nums.end());	
		if (nums[0] > 0) return indexs;
		int i = 0;
		while (i<nums.size()-2)
		{	
			int temp = i + 1, j = nums.size() - 1;
			while (temp<j)
			{
				if (nums[i] + nums[temp] + nums[j] == 0)
				{	
					while (temp<j&&nums[temp]==nums[temp+1]) ++temp;
					while (j>temp&&nums[j]==nums[j-1])	--j;
					indexs.push_back({ nums[i],nums[temp++],nums[j--] });
				}
				else if (nums[i] + nums[temp] + nums[j] > 0) --j;
				else	++temp;
			}
			while (i<nums.size() - 2 && nums[i] == nums[i + 1])	++i;
			++i;
		}
		return indexs;
	}
};

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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