[LeetCode.Trick]Median of Two Sorted Arrays

本文介绍了一种高效算法来查找两个已排序数组的中位数。该算法利用了分治策略,每次排除其中一个数组的一半数据,从而快速定位到目标元素。文章提供了完整的Java代码实现。
一题一句:做这个题的关键是经典方法——找到俩个sorted array里面第K大的元素。 我们无法通过比较A_key 和 B_key知道K在哪,但是可以确定K不在哪。每一层可以排除A的1/2或是B的1/2
Notice :  k - k/2  != k/2 

public class Solution {
    public static double findMedianSortedArrays(int A[], int B[]) {
        int total = A.length + B.length;
        if(total%2 == 0){
            return (findKth(A,0,B,0,total/2) + findKth(A,0,B,0,total/2+1))/2.0;
        }else{
            return findKth(A,0,B,0,total/2 + 1);
        }
    }
    public static double findKth(int[] A, int A_start, int[] B, int B_start,int k){
        if(A_start >= A.length){
            return B[B_start+k-1];
        }
        if(B_start >= B.length){
            return A[A_start+k-1];
        }
        if(k == 1){
            return Math.min(A[A_start],B[B_start]);
        }
        int AKey = A_start+k/2-1 < A.length ? A[A_start + k/2 -1] : Integer.MAX_VALUE;
        int BKey = B_start+k/2-1 < B.length ? B[B_start + k/2 -1] : Integer.MAX_VALUE;
        if(AKey > BKey){
            return findKth(A,A_start,B,B_start+k/2,k-k/2);
        }else{
            return findKth(A,A_start+k/2,B,B_start,k-k/2);
        }
    }
}
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
内容概要:本文详细介绍了一个基于YOLO系列模型(YOLOv5/YOLOv8/YOLOv10)的车祸检测与事故报警系统的设计与实现,适用于毕业设计项目。文章从项目背景出发,阐述了传统人工监控的局限性和智能车祸检测的社会价值,随后对比分析了YOLO不同版本的特点,指导读者根据需求选择合适的模型。接着,系统明确了核心功能目标,包括车祸识别、实时报警、多场景适配和可视化界面开发。在技术实现部分,文章讲解了数据集获取与标注方法、数据增强策略、模型训练与评估流程,并提供了完整的代码示例,涵盖环境搭建、训练指令、推理测试以及基于Tkinter的图形界面开发,实现了视频加载、实时检测与弹窗报警功能。最后,文章总结了项目的全流程实践意义,并展望了未来在智慧城市、车联网等方向的扩展潜力。; 适合人群:计算机相关专业本科毕业生,具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,正在进行毕业设计的学生;; 使用场景及目标:①完成一个具有实际社会价值的毕设项目,展示从数据处理到模型部署的全流程能力;②掌握YOLO目标检测模型的应用与优化技巧;③开发具备实时检测与报警功能的交通监控系统,用于答辩演示或科研展示; 阅读建议:建议按照“背景—数据—模型—界面—总结”的顺序逐步实践,结合提供的代码链接进行动手操作,在训练模型时注意调整参数以适应本地硬件条件,同时可在基础上拓展更多功能如短信报警、多摄像头接入等以提升项目创新性。
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