剑指offer:旋转数组的最小数字

本文介绍了一种在旋转数组中查找最小元素的高效算法。通过二分查找的方式,当数组中间值大于左指针值时,说明最小值在右边;反之则在左边或中间。此方法适用于非递减排序数组的旋转情况。

题目描述

把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个非递减排序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转,该数组的最小值为1。NOTE:给出的所有元素都大于0,若数组大小为0,请返回0。

思路

二分查找,当中间值大于左指针的值时,说明最小值在右边;当中间值小于右指针的值时,说明最小值在中间或者左边。

实现代码

# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
    def MinInOrder(self, rotateArray, left, right):
        res = rotateArray[left]
        for i in range(left, right+1):
            if res > rotateArray[i]:
                res = rotateArray[i]
        return res
    def minNumberInRotateArray(self, rotateArray):
        # write code here
        lenArr = len(rotateArray)
        left, right = 0, lenArr-1
        while left <= right:
            if right - left == 1:
                return rotateArray[right]
            mid = (left + right)//2
            if rotateArray[left] == rotateArray[mid] and rotateArray[mid] == rotateArray[right]:
                return self.MinInOrder(rotateArray, left, right)
            if rotateArray[mid] >= rotateArray[left]:
                left = mid
            elif rotateArray[mid] <= rotateArray[right]:
                right = mid
        return rotateArray[right]





内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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