线性表之单链表

单链表

1.存储结构

typedef struct Lnode  //定义单链表结点类型
{
    ElemType data;
    struct Lnode *next;  //指向后继节点的指针
}  LinkList;

2.建立单链表

  1. 头插法:将新节点插入到当前链的表头上,
void CreateListF(LinkList *&L, ElemType a[], int n)
{
    Listlink *s; int i;
    L = (LinkList *) malloc (sizeof(LinkList)); //创建头节点
    L-> next = Null;
    for(i =0; i<n; i++)
    {
        s =(LinkList *) malloc(sizeof(LinkList));  //创建新结点
        s-data = a[i] ;
        s-next =L->next;   //将*s插入到开始节点之前,头节点之后
        L->next =s;
    }
} 

头插法生成的链表中结点的次序与原数组元素的次序相反,其时间复杂度O(n)。

2.尾插法:将当前结点插入到当前链表的表尾。做法:设立尾指针,使其始终指向链表的尾结点。

void CreateListR(LinkList *&L, ElemType a[], int n)
{
    LinkList *s, *r; int i;
    L =(LinkList *) malloc (sixeof((LinkList));   //创建头节点
    L->next= NULL;
    r = L;
    for(i=0 ; i<n; i++)
    {
        s = (LinkList *) malloc (sixeof((Linklist));  //创建新结点
        s->data = a[i];  //赋值
        r->next = s;  //将*s插入到*r之后
        r=s;
    }
    r-next=NULL; //将终端结点指向空结点

}

其时间复杂度O(n)。

3.查找结点的算法

从单链表中开始查找第一个与e相等点,找到返还位置,否则返回0

int LocateElem(LinkList *L, ElemType e)
{
    Linklist *p=L->next; //将指针p指向第一个结点(非头节点)
    int n =1;
    while(p!=NULL && p-data !=e)   //指针不为空且当前结点数据不等于e,则循环
    {
        p= p->next;
        n++;
    }
    if(p==NULL)
        return 0;
    else
        return (n);


}

4.插入结点的算法

修改要插入位置的前一个的结点后继指针。

其关键语句是:

s->next = p->next;

p->next =s

5.删除结点的算法

找到要删除的元素,修改前驱节点指针。

关键语句:

p->next = p-next->next;

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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