6.Z字形变换

本文介绍了一种将字符串以Z字形排列并重新组合的算法,通过C++和Python实现,详细解释了如何根据给定行数进行上下左右的字符串重组,提供了清晰的代码示例。

6.Z字形变换

题目描述

将一个给定字符串根据给定的行数,以从上往下、从左到右进行 Z 字形排列。
比如输入字符串为 "LEETCODEISHIRING" 行数为 3 时,排列如下:

L C I R
E T O E S I I G
E D H N
之后,你的输出需要从左往右逐行读取,产生出一个新的字符串,比如:“LCIRETOESIIGEDHN”。

请你实现这个将字符串进行指定行数变换的函数:
string convert(string s, int numRows);
示例 1:

输入: s = “LEETCODEISHIRING”, numRows = 3
输出: “LCIRETOESIIGEDHN”

示例 2:

输入: s = “LEETCODEISHIRING”, numRows = 4
输出: “LDREOEIIECIHNTSG”
解释:
L D R
E O E I I
E C I H N
T S G

C++

  • 把画Z字形分成两个步骤
    • 从上到下,竖着画
    • 从下到上,往右上方画
  • 画的时候,没必要那么死板,因为最后逐行读取的时候是没有计入空格的,所以可以不用纠结空格,
class Solution {
public:
    string convert(string s, int numRows) {
        string t[numRows];
        int len = s.length(), i = 0;
        //不需要那么死板,非得排成Z字形,因为最后都是要按行读取输出的,没有输出空格
        while(i<len){
            //往下
            for(int j = 0;j<numRows && i<len;j++){
                t[j] +=s[i++];
            }
            //往上,注意要去除头尾
            for(int j = numRows-2;j>0 && i<len;j--){
                t[j] +=s[i++];
            }
        }
        //实现按行读取
        string ans;
        for(int j=0;j<numRows;j++)
            ans += t[j];
        return ans;
    }
};

Python

class Solution(object):
    def convert(self, s, numRows):
        """
        :type s: str
        :type numRows: int
        :rtype: str
        """
        t = [""] * numRows
        n = len(s)
        i = 0
        while i<n:
            for j in range(numRows):
                if i<n:
                    t[j] += s[i]
                    i += 1
            for j in range(numRows-2,0,-1):
                if i<n:
                    t[j] += s[i]
                    i += 1
        ans = ""
        for ss in t:
            ans += ss
        return ans
        
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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