排序算法(2)

一、快速排序
在这里插入图片描述
代码实现:

//快速排序
    public static void fastSort(int[] arr){
        //1、选取基准值
        //2、让left从左往右找比基准值大的,right从右向左找比基准值小的
        //3、再针对两个区间递归的进行之前的操作
        quickHelper(arr,0,arr.length-1);
    }

    public static void quickHelper(int[] arr, int left, int right) {
        if(left>=right){
            //如果集合中只有一个元素或者没有元素,就不需要排序,直接返回
            return;
        }
        //先找一个基准值
        int index=partition(arr,left,right);
        //递归的进行左右区域
        quickHelper(arr,left,index-1);
        quickHelper(arr,index+1,right);

    }

    public static int partition(int[] arr, int left, int right) {
        //先选取最后一个元素为基准值
        int baseValue=arr[right];
        int i=left;
        int j=right;
        while(i<j){
            while(i<j&&arr[i]<=baseValue){
                i++;
            }
            while(i<j&&arr[j]>=baseValue){
                j--;
            }
            //此时有两种情况,一种是i==j
            //一种是left找到了比基准值大的,riht找到了比基准值小的,此时交换即可
            if(i<j){
                int tmp=arr[i];
                arr[i]=arr[j];
                arr[j]=tmp;
            }
        }
        //当i和j重合的时候,j指向的就是比基准值大的元素
        //此时交换
        int tmp=arr[j];
        arr[j]=arr[right];
        arr[right]=tmp;
        //此时i就是新的基准值
        return i;

    }

二、归并排序:能高效地针对链表进行排序,数组可以随机访问,这是一种“外部排序”的主要实现方式。“外部排序”:数据在磁盘中(外存中),数据量很大,无法加载进内存中。
在这里插入图片描述

//归并排序
    public static void mergeSort(int[] arr){
        mergeHelper(arr,0,arr.length);
    }

    public static void mergeHelper(int[] arr, int left, int right) {
        if(right-left<=1){
            //有1个元素或者没有元素
            return;
        }
        //针对整个区域分成两个部分
        int mid=(left+right)/2;
        mergeHelper(arr,left,mid);
        mergeHelper(arr,mid,right);
        //合并
        merge(arr,left,mid,right);
    }

        public static void merge(int[] arr, int left, int mid, int right) {
        //借助一个临时空间
            int cur1=left;
            int cur2=mid;
            int[] outputarr=new int[right-left];
            int outputnum=0;
            while(cur1<mid&&cur2<right){
                if(arr[cur1]<arr[cur2]){
                    //就把cur1指向的元素插入到新数组中
                    outputarr[outputnum]=arr[cur1];
                    cur1++;
                    outputnum++;
                }else{
                    outputarr[outputnum]=arr[cur2];
                    cur2++;
                    outputnum++;
                }
            }
            //有一个区间的元素插入完了
            while(cur1<mid){
                outputarr[outputnum]=arr[cur1];
                cur1++;
                outputnum++;
            }
            while(cur2<right){
                outputarr[outputnum]=arr[cur2];
                cur2++;
                outputnum++;
            }
            //合并完成
            //放到原数组中
            for(int i=0;i<right-left;i++){
                arr[left+i]=outputarr[i];
            }
    }
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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