排序算法-冒泡排序

本文深入探讨冒泡排序算法的核心概念,包括稳定性、比较次数和优化策略。通过C++实现,分析其时间复杂度为O(n^2),并提供实际应用案例。

首先,衡量排序算法的重要一点是排序算法的稳定性:即如果两个元素a1 == a2,且排序前a1与a2之间的位置与排序后没有变化,则称此排序算法是稳定的。

其次,排序算法的性能评估主要看元素间的比较次数。

 

swap函数

void swap(int &a,int &b)
{
	int temp;
	temp = a;
	a = b;
	b =temp;
}

冒泡排序-带判断位的冒泡排序

(1)思想:每次比较相邻两个元素,若前一个比后一个大,则交换位置,依次比较下去,直至全部比较完毕,称作一次冒泡,n个元素中的最小元素位于了最左边;然后再对剩下的n-1个元素做同样的操作。

(2)c++实现:

void bubbleSort(int arr[],int n)//输入待排序数组和数组元素个数n
{
	bool flag;
	for(int i = 1;i < n;i++)//外层遍历
	{
		flag = false;
		for(int j = n-1;j>=i;j--)
		{
			if(arr[j] < arr[j-1])//一次冒泡
			{
				swap(arr[j],arr[j-1]);
				flag = true;
			}
		}
		if(flag == true)
		break;
	}
}
(3)复杂度: o(n^2)

 

 


 

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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