66. 加一 java&python

本文详细解析了LeetCode上Plus One问题的解决方案,通过Java和Python代码展示了如何对一个整数数组进行加一操作,重点讲解了进位处理的算法逻辑。

1.题目

https://leetcode-cn.com/problems/plus-one/submissions/

2、实现

class Solution {
    public int[] plusOne(int[] digits) {
        int len=digits.length;
        int additoin=1;
        if(digits[len-1]!=9){
            digits[len-1]+=1;
            return digits;
        }
        for(int i=len-1;i>=0;i--){
                digits[i]+=additoin;
                additoin=digits[i]/10; 
                digits[i]=digits[i]%10;
                

        }
        if( additoin==0){
            return digits;
        }else{
            int[] result=new int[len+1];
            result[0]=1;
            for(int j=0;j<len;j++){
                result[j+1]=digits[j];
            }
            return result;
        }

        
    }
}

python 

class Solution:
    def plusOne(self, digits):
        """
        :type digits: List[int]
        :rtype: List[int]
        """
        n=len(digits)
        if digits[n-1]!=9:
            digits[n-1]=digits[n-1]+1
            return digits
        carry=1    
        for i in range(n):
            digits[n-1-i]=digits[n-1-i]+carry
            carry=digits[n-1-i]//10
            digits[n-1-i]=digits[n-1-i]%10
        if carry==0:
            return digits
        else:
            res=[1]        
            return res+digits 
            

 

 

植物实例分割数据集 、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI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植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
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