【Leetcode每日一题打卡:915分割数组~维护状态变量最大值+遍历】

该博客讨论了一种算法问题,即如何将一个整数数组划分为两个连续子数组,使得左数组的所有元素小于或等于右数组的所有元素,同时左数组的长度最小。给出了解题思路和Java代码实现,通过遍历数组并维护最大值,找到最佳划分点。

题目描述

给定一个数组 nums ,将其划分为两个连续子数组 left 和 right, 使得:

left 中的每个元素都小于或等于 right 中的每个元素。
left 和 right 都是非空的。
left 的长度要尽可能小。
在完成这样的分组后返回 left 的 长度 。

用例可以保证存在这样的划分方法。

 

示例 1:

输入:nums = [5,0,3,8,6]
输出:3
解释:left = [5,0,3],right = [8,6]
示例 2:

输入:nums = [1,1,1,0,6,12]
输出:4
解释:left = [1,1,1,0],right = [6,12]
 

提示:

2 <= nums.length <= 105
0 <= nums[i] <= 106
可以保证至少有一种方法能够按题目所描述的那样对 nums 进行划分。

解题思路

  1. 需要我们通过维护状态变量的最大值和遍历的方式来解决这个问题。
  2. 通过遍历一个数组来记录数组中此时左子数组的最大值,如果当前的值是小于左子数组的最大值的,那么就更新我们的值,记录此时左子数组所到下标的位置,并且更新此时左子数组的最大值。
  3. 更新左子数组的最大值是通过遍历过程中维护的另外一个变量来得出的结果,就是记录遍历到当前位置元素的最大值。

实现代码

class Solution {
    public int partitionDisjoint(int[] nums) {
        int leftMax=nums[0],curMax=leftMax;
        int index=0;
        for(int i=1;i<nums.length-1;i++){
            curMax=Math.max(curMax,nums[i]);
            if(nums[i]<leftMax){
                index=i;
                leftMax=curMax;
            }
        }
        return index+1;
    }
}

运行结果

在这里插入图片描述

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09-28
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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