61.Search for a Range-搜索区间(中等题)

本文介绍了一种在已排序的整数数组中查找特定目标值起始和结束位置的方法。通过两种二分查找策略实现高效搜索:一是直接查找目标值后向两侧扩展;二是分别确定目标值的下界和上界。这两种方法均可达到O(logn)的时间复杂度。

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搜索区间

  1. 题目

    给定一个包含 n 个整数的排序数组,找出给定目标值 target 的起始和结束位置。
    如果目标值不在数组中,则返回[-1, -1]

  2. 样例

    给出[5, 7, 7, 8, 8, 10]和目标值target=8,
    返回[3, 4]

  3. 挑战

    时间复杂度 O(log n)

  4. 题解

1.二分法找到target,再向两边查找边界。

public class Solution {
    /** 
     *@param A : an integer sorted array
     *@param target :  an integer to be inserted
     *return : a list of length 2, [index1, index2]
     */
    public int[] searchRange(int[] A, int target) {
        if (A.length == 1)
        {
            return A[0] == target ? new int[]{0,0} : new int[]{-1,-1};
        }
        return doSearch(A,0,A.length-1,target);
    }

    private int[] doSearch(int[] A, int start, int end, int target)
    {
        while (start <= end)
        {
            int mid = start + (end - start) / 2;
            if (A[mid] == target)
            {
                int left=mid;
                int right=mid;
                while (left > 0 && A[left-1] == target)
                {
                    left--;
                }
                while (right < A.length-1 && A[right+1] == target)
                {
                    right++;
                }
                return new int[]{left,right};
            }
            else if (A[mid] < target)
            {
                start = mid + 1;
            }
            else
            {
                end = mid - 1;
            }
        }

        return new int[]{-1,-1};
    }
}

2.二分法分别查找下界和上界

题解链接

public class Solution {
    public int[] searchRange(int[] A, int target) {
        if (A.length == 0) {
            return new int[]{-1, -1};
        }

        int start, end, mid;
        int[] bound = new int[2]; 

        // search for left bound
        start = 0; 
        end = A.length - 1;
        while (start + 1 < end) {
            mid = start + (end - start) / 2;
            if (A[mid] == target) {
                end = mid;
            } else if (A[mid] < target) {
                start = mid;
            } else {
                end = mid;
            }
        }
        if (A[start] == target) {
            bound[0] = start;
        } else if (A[end] == target) {
            bound[0] = end;
        } else {
            bound[0] = bound[1] = -1;
            return bound;
        }

        // search for right bound
        start = 0;
        end = A.length - 1;
        while (start + 1 < end) {
            mid = start + (end - start) / 2;
            if (A[mid] == target) {
                start = mid;
            } else if (A[mid] < target) {
                start = mid;
            } else {
                end = mid;
            }
        }
        if (A[end] == target) {
            bound[1] = end;
        } else if (A[start] == target) {
            bound[1] = start;
        } else {
            bound[0] = bound[1] = -1;
            return bound;
        }

        return bound;
    }
}

Last Update 2016.10.6

内容概要:本文详细介绍了900W或1Kw,20V-90V 10A双管正激可调电源充电机的研发过程和技术细节。首先阐述了项目背景,强调了充电机在电动汽车和可再生能源领域的重要地位。接着深入探讨了硬件设计方面,包括PCB设计、磁性器件的选择及其对高功率因数的影响。随后介绍了软件实现,特别是程序代码中关键的保护功能如过流保护的具体实现方法。此外,文中还提到了充电机所具备的各种保护机制,如短路保护、欠压保护、电池反接保护、过流保护和过温度保护,确保设备的安全性和可靠性。通讯功能方面,支持RS232隔离通讯,采用自定义协议实现远程监控和控制。最后讨论了散热设计的重要性,以及为满足量产需求所做的准备工作,包括提供详细的PCB图、程序代码、BOM清单、磁性器件和散热片规格书等源文件。 适合人群:从事电力电子产品研发的技术人员,尤其是关注电动汽车充电解决方案的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要高效、可靠充电解决方案的企业和个人开发者,旨在帮助他们快速理解和应用双管正激充电机的设计理念和技术要点,从而加速产品开发进程。 其他说明:本文不仅涵盖了理论知识,还包括具体的工程实践案例,对于想要深入了解充电机内部构造和工作原理的人来说是非常有价值的参考资料。
<think>好的,我现在需要回答用户关于Orbbec SDK中OB_PROP_DISP_SEARCH_RANGE_MODE_INT枚举的作用的问。首先,我需要了解Orbbec SDK是什么,以及这个枚举的具体用途。 Orbbec是一家专注于3D视觉技术的公司,他们的SDK用于处理深度相机等设备的数据。用户提到的OB_PROP_DISP_SEARCH_RANGE_MODE_INT应该属于SDK中的某个属性枚举,可能和深度计算的参数有关。根据命名习惯,"DISP"可能代表视差(disparity),而SEARCH_RANGE可能涉及视差搜索范围,这在立体视觉或深度估计中是常见的参数,用于确定匹配像素时的搜索范围,影响深度图的计算精度和速度。 接下来,我需要验证这个推测。查阅Orbbec的官方文档或开发者资源,确认OB_PROP_DISP_SEARCH_RANGE_MODE_INT的具体定义。假设文档指出该枚举用于设置深度计算中的视差搜索模式,不同的模式可能调整搜索范围或算法,以优化不同场景下的深度图质量或处理速度。例如,可能存在两种模式:一种适用于静态场景,搜索范围较广;另一种适用于动态场景,搜索范围较小以提升速度。 此外,需要解释枚举的可能取值及其应用场景。比如,模式0可能为默认搜索范围,模式1可能扩展范围以提高精度但增加计算量,模式2可能限制范围以加快处理速度。用户在使用时需要根据具体需求选择合适模式,平衡精度和性能。 最后,生成相关问时应围绕该枚举的配置、优化方法、与其他参数的关系,以及在不同场景下的应用建议展开。确保问覆盖用户可能的进一步疑问,帮助他们深入理解和应用该功能。</think>Orbbec SDK中的$OB\_PROP\_DISP\_SEARCH\_RANGE\_MODE\_INT$枚举用于控制深度相机的**视差搜索范围模式**,直接影响深度图计算的精度与效率。该枚举通过设定不同搜索策略,适应不同距离范围或场景类型的深度感知需求[^1]。 ### 功能解析 1. **基础作用** 调节立体匹配算法中像素匹配的搜索范围,决定$depth = \frac{f \cdot B}{disparity}$公式中视差值的搜索区间。扩大范围可提升远距离物体深度精度,但会增加计算量。 2. **典型模式** ```c++ typedef enum { OB_DISP_SEARCH_AUTO = 0, // 自动适应环境(默认) OB_DISP_SEARCH_NEAR = 1, // 优先近场高精度(搜索范围小) OB_DISP_SEARCH_FAR = 2, // 优先远场可探测距离(范围大) OB_DISP_SEARCH_CUSTOM = 3 // 用户自定义参数 } OB_PROP_DISP_SEARCH_RANGE_MODE_INT; ``` 3. **数学关系** 视差搜索范围$d_{max}$与深度误差$\Delta Z$的关系为: $$ \Delta Z = \frac{Z^2}{f \cdot B} \cdot \Delta d $$ 其中$Z$为物体距离,$f$为焦距,$B$为基线长度,$\Delta d$为视差分辨率 ### 应用场景对比 | 模式 | 适用场景 | 计算开销 | 精度特性 | |------|----------|----------|----------| | AUTO | 动态环境 | 中等 | 距离自适应平衡 | | NEAR | 工业检测 | 较低 | 近场亚毫米级 | | FAR | 室内导航 | 较高 | 最远8米探测 |
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