画解数据结构1.1习题线性枚举之最值算法

本文详细介绍了线性枚举在寻找数组中三个不同最大值的最值算法,涉及遍历策略、边界更新、哈希表的应用,并特别处理了相等元素的情况。通过实例展示了如何避免重复影响结果并找到最终的最值。

线性枚举之最值算法

1.

j从i+1开始遍历

二.

 

 

 只能是1或0,是1就count++,并更新maxc,是0就将count置零

三。

之前做过但忘得差不多了,每次取mid将其与high进行比较,>high就说明mid在最小值左边,所以更新边界

四。 

 唯一区别是数组元素可以相等

所以区别是当mid与high数值相等时,无法判断最小值究竟在哪个区间,所以此时抛弃右边界,将right=right-1

五。

int max3=0;
    for(int i=0;i<numsSize;i++)
    {
        if(nums[i]==max1||nums[i]==max2||nums[i]==max3)
        {
            continue;
        }
        if(nums[i]>=max1)
        {
            max3=max2;
            max2=max1;
            max1=nums[i];
        }
        else if(nums[i]>=max2)
        {
            max3=max2;
            max2=nums[i];
        }
        else if(nums[i]>=max3){
            max3=nums[i];
        }
        }
    if(max3==0)
    {
        return max1;
    }
    else{
        return max3;
    }
    return 0;
}

或者一次遍历寻找max1 max2 max3

注:因为不能出现重复的数,所以当重复的数出现并影响结果(与max123)相等,直接continue

六。

七。 

 用哈希表记录奇偶元素出现的次数

注:如果奇偶元素最多的元素相等,就要计算奇偶元素中次多的元素

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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