阿里笔试7/29 9-10点场

算法挑战:恐龙蛋与客栈之路
探讨两道算法题目,一是关于恐龙蛋大小变化的数学问题,二是客栈路径选择的最大利益问题。第一题,通过寻找数组中相邻元素的最小差来解决;第二题,通过分析路的权重和奇偶性,找到最优路径策略。

第一题

给 n 个恐龙蛋及恐龙蛋的大小,按从大到小排列,第 i 个恐龙蛋每天增大 i,问最少几天会出现两个同样大小的恐龙蛋。

解题思路

数组问题。题目等价于给定一个从大到小排列好的数组,求相邻两个数字之间的最小差。

Java代码

	//n是恐龙蛋的数量
	int[] nums=int[n];
	int min=nums[0];
	for(int i=1;i<n;i++){
		min=Math.min(nums[i-1]-nums[i],min);
	}
	//返回答案
	return min;

第二题

n 个客栈依次排列,给出 n - 1 条路的权重。从任意一处出发,每走过一条路,该路的权重减 1,但得到 1 点利益。不能走权重为 0 的路。求最大利益。

解题思路

数组问题。找规律。中间路径如果是奇数都可以通过“反复横跳”全部走完,如果是偶数则只能去,不能回。对于首位的偶数,则可以选择从第二点出发,末位的偶数也可以去了再返回。如果首位是偶数,并且之后也是偶数,则可以从第一个不是偶数的点返回至首位再回去,所以需要进行处理。

Java代码

	//n是客栈的数量
	int[] nums=int[n];
	int ans=0;
	//对数组进行预处理,把首尾的相连偶数都算进答案
	//处理首位相连偶数
	int j=0;
	while(j+1<n && nums[j]%2==0 && nums[j+1]%2==0){
		nums[j]--;
		ans++;
		j++;
	}
	//处理末位相连偶数
	j=n-1;
	while(j>1 && nums[j]%2==0 && nums[j-1]%2==0){
		nums[j]--;
		ans++;
		j--;
	}
	for(int i=0;i<n;i++){
		if(nums[i]%2==1){
			//奇数直接加
			ans+=nums[i];
		}else{
			//中间偶数要-1
			ans+=nums[i]-1;
		}
	}
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!
评论 3
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值