First Missing Positive - Leetcode

本文介绍了一种通过排序算法优化并定位数组中缺失的最小正整数的方法。详细解释了算法的核心思路,包括如何跳过无效元素进行排序,并在排序后通过二次遍历查找缺失值。
public class Solution {
    public int firstMissingPositive(int[] A) {
        for(int i=0; i< A.length; i++){
	            while(A[i] != (i+1)){
		            if(<A[i]<=0 || A[i]>A.length || A[A[i]-1] == A[i])
			              break;
	              swap(A,i,A[i]-1);
	            }
	        }
	        
	        for(int i=0; i<A.length; i++){
	            if(A[i] != (i+1))
	               return i+1;
	        }
	        return A.length+1;
    }
    
    private void swap(int[]A, int l, int r){
        int x = A[l];
        A[l] = A[r];
        A[r] = x;
    }
}

分析:

大概思路是,先排序数组,在挑出第一个缺失的正数。假设一个正数都不缺,那么1就应该在第一个位置,2应该在第二个位置。

注意点是在排序数组的时候:当遇到负数,不排,因为排在哪里都不对;当遇到超过数组长度的是,不排,因为前面肯定有缺失的,答案肯定不是它;当遇到一个数字,它所在的位置上已经有了值相等的该数字,不排,因为不需要,多此一举。剩下的数字都把他们排放在应该呆着的位置。 第二次遍历的时候,查找A[I]!=i+1的值

航拍图像多类别实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:航拍图像多类别实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:1283张图片 验证集:416张图片 总计:1699张航拍图片 • 训练集:1283张图片 • 验证集:416张图片 • 总计:1699张航拍图片 • 分类类别: 桥梁(Bridge) 田径场(GroundTrackField) 港口(Harbor) 直升机(Helicopter) 大型车辆(LargeVehicle) 环岛(Roundabout) 小型车辆(SmallVehicle) 足球场(Soccerballfield) 游泳池(Swimmingpool) 棒球场(baseballdiamond) 篮球场(basketballcourt) 飞机(plane) 船只(ship) 储罐(storagetank) 网球场(tennis_court) • 桥梁(Bridge) • 田径场(GroundTrackField) • 港口(Harbor) • 直升机(Helicopter) • 大型车辆(LargeVehicle) • 环岛(Roundabout) • 小型车辆(SmallVehicle) • 足球场(Soccerballfield) • 游泳池(Swimmingpool) • 棒球场(baseballdiamond) • 篮球场(basketballcourt) • 飞机(plane) • 船只(ship) • 储罐(storagetank) • 网球场(tennis_court) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:航拍图像数据。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割航拍图像中各种物体的AI模型,用于地理信息系统、环境监测等。 • 城市
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