面试题17.10.主要元素。摩尔投票法

本文介绍了一种改进的摩尔投票法实现,用于寻找数组中的主要元素。与传统的T169摩尔投票法不同,该算法增加了对结果的验证步骤,确保找到的主要元素确实超过数组一半的出现次数。

与T169得摩尔投票法不同,本题最后需要对结果进行一个判断:统计出现次数,是否存在主要元素才行。

class Solution {
    // 与T169的略有不同,本题不保证有众数,所以最后需要判断是否存在主要元素
    public int majorityElement(int[] nums) {
        int nums_count = nums[0], count = 1;
        for(int i = 1; i < nums.length; i++){
            if(nums_count == nums[i]) ++count;
            else if(-- count == 0){
                nums_count = nums[i];
                count = 1;
            }
        }
        // 判断主要元素
        int countRes = 0;
        for(int i=0; i<nums.length; i++) // 统计出现次数
            if(nums[i] == nums_count)
                countRes++;

        if(countRes > nums.length/2)
            return nums_count;
        return -1;
    }
}
### RVIZ2 中不支持立体视觉的原因 RVIZ2 主要用于可视化来自不同传感器的数据,包括激光雷达、摄像头等。然而,在当前版本中确实存在对立体视觉支持不足的情况[^2]。 原因主要在于: - **数据处理复杂度**:立体视觉涉及到两幅图像的同时处理与匹配计算,这对实时性能提出了更高要求。 - **API 设计差异**:ROS 2 的 API 虽然提供了丰富的功能接口来构建复杂的机器人应用系统,但对于特定类型的多目相机的支持还不够完善。 ### 解决方案 尽管官方默认情况下未直接提供针对立体视觉的良好集成体验,但仍有一些可行的方法可以实现这一需求: #### 方法一:自定义插件开发 通过创建自定义显示插件的方式扩展 RVIZ2 功能。这需要开发者熟悉 C++ 编程语言以及 ROS 2 插件机制,并能够调用 OpenCV 或其他计算机视觉库来进行双目视差图的生成和渲染。 ```cpp #include <rviz_common/display.hpp> // ... other necessary includes ... class StereoVisionDisplay : public rviz_common::Display { public: // Implement required methods and members here... }; ``` #### 方法二:利用第三方工具链 借助于像 `stereo_image_proc` 这样的包先对外部获取到的左右眼图片流做预处理得到深度信息后再输入给 RVIZ2 显示。这种方式不需要修改 RVIZ2 源码本身,相对简单易行一些。 ```bash ros2 run stereo_image_proc disparity stereo/left/image_raw stereo/right/image_raw ```
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