67#二进制求和(6ms)(简单)

本文介绍了一种实现两个二进制字符串相加的算法,通过使用StringBuilder进行逐位运算,处理进位并反转结果字符串,实现了字符串的高效相加。

题目:

代码:

public String addBinary(String a, String b) {
                StringBuilder sb = new StringBuilder();
        String str_max = (a.length() >= b.length()) ? a:b;
        String str_min = (a.length() < b.length()) ? a:b;
        int count = 0;
        boolean flag = false;//判断是否进了一位
        while (count < str_min.length()){
            char num1 = str_min.charAt(str_min.length()-1-count);
            char num2 = str_max.charAt(str_max.length()-1-count);
            if (num1=='0' && num2=='0' && !flag){
                sb.append(0);
                flag = false;
            }else if (num1=='0' && num2=='0' && flag){
                flag = false;
            }else if (num1=='1' && num2=='1' && flag){
                sb.append(1);
            }else if(num1=='1' && num2=='1' && !flag){
                sb.append(0);
                sb.append(1);
                flag = true;
            } else{
                if (sb.length()!=0&&sb.charAt(sb.length()-1)=='1'&&flag){
                    sb.deleteCharAt(sb.length()-1);
                    sb.append(0);
                    sb.append(1);
                }else {
                    sb.append(1);
                    flag = false;
                }
            }
            count++;
        }
        if (a.length()!=b.length()) {
            while (count < str_max.length()){
                if (sb.charAt(sb.length()-1)=='1'&&str_max.charAt(str_max.length()-1-count)=='1'&&flag){
                    sb.deleteCharAt(sb.length()-1);
                    sb.append(0);
                    sb.append(1);
                }else if (sb.charAt(sb.length()-1)=='1'&&str_max.charAt(str_max.length()-1-count)=='0'&&flag){
                    flag = false;
                }else {
                    sb.append(str_max.charAt(str_max.length()-1-count));
                    flag = false;
                }
                count++;
            }
        }
        return sb.reverse().toString();
    }
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计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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