排序算法-快速排序

本文介绍快速排序的基本思想及C++实现方法。快速排序是一种高效的排序算法,通过选取基准值并进行分区来实现排序。文章详细解释了快速排序的过程,并提供了C++代码示例。

(1)思想:又称作分区排序。其基本思想为,任取待排序元素中的一个(例如第一个)作为基准,按照该元素的大小,将整个元素序列分为左右两个序列,左侧序列中的元素都小于基准元素,右侧序列中的元素都大于等于基准元素,基准元素排列在中间。然后,分别对左右两个序列重复实行此方法,直到所有元素都在排列位置上为止。

(2)c++实现:

void quickSort(int a[],int start,int end){
	if(start<end){
		int pivotPos = partition(a,start,end);//把a[start]作为基准点,划分好数组后返回基准点的位置
		quickSort(a,start,pivotPos-1);//quickSort左侧子序列
		quickSort(a,pivotPos+1,end);//quickSort右侧子序列
	}
}

int partition(int a[],int low,int high){
	int cursor = a[low];//基准点的数值
	/*
	开始划分操作
	*/
	while(low < high){
		while(low < high && a[high] >= cursor)//从高位往低位寻找第一个小于基准值的元素的位置
			high--;
		if(low < high){
			swap(a[low],a[high]);
			low++;
		}
		while(low < high && a[low] < cursor)//从低位往高位寻找第一个大于等于基准值的元素的位置
			low++;
		if(low < high){
			swap(a[low],a[high]);
			high--;
		}
	}
	a[low] = cursor;
	return low;//此时low就是基准点的位置
}
(3)复杂度:排序次数取决于递归树的深度,partition一个元素需要o(n),总共需要partition的次数为logn次,所以时间复杂度为o(nlogn)


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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