21.Merge Two Sorted Lists

本文介绍三种方法实现两个已排序链表的合并。方法包括递归求解、新建链表及改进版指针移动策略。通过具体示例展示了如何有效地合并链表,并提供了清晰的代码实现。

题目:
Merge two sorted linked lists and return it as a new list. The new list should be made by splicing together the nodes of the first two lists.

Example:

Input: 1->2->4, 1->3->4
Output: 1->1->2->3->4->4
分析:合并已排序的链表。
方法一:递归求解

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    ListNode* mergeTwoLists(ListNode* l1, ListNode* l2) {
        if(l1 == NULL) return l2;
        if(l2 == NULL) return l1;
            if(l1->val < l2->val)
            {
                l1->next=mergeTwoLists(l1->next,l2);
                return l1;
            }
            else
            {
                l2->next=mergeTwoLists(l2->next,l1);
                return l2;
            }
    }
};

方法二:新建一个链表,比较两个链表中元素的大小,把较小的那个链表赋值到新链表中,当其中一个链表空后,将剩下的链接直接接到新链表之后。

 /**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    ListNode* mergeTwoLists(ListNode* l1, ListNode* l2) {
    ListNode *dummy = new ListNode(-1);
    ListNode *cur=dummy;
    while(l1 && l2)
    {
        if(l1->val < l2->val)
        {
            cur->next=l1;
            l1=l1->next;
        }
        else
        {
            cur->next=l2;
            l2=l2->next;
        }
        cur=cur->next;
    }
        cur->next=l1?l1:l2;
        return dummy->next;
    }
};

ListNode *dummy = new ListNode(-1);//创建新元素,开辟内存,因为构造函数 ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
ListNode *cur=dummy;//最后的结果cur指向dummy,这样可以获取dummy所接收的全部元素,而dummy的指针由于每次都往下移,所以每次都更新
方法三:理解简单一点,一个移动指针和一个返回指针。

   class Solution {
public:
    ListNode* mergeTwoLists(ListNode* l1, ListNode* l2) {
    if(l1==NULL) return l2;
        if(l2==NULL) return l1;
        ListNode *res=new ListNode(0);
        if(l1->val < l2->val)
        {
            res=l1;
            l1=l1->next;
        }
        else
        {
            res=l2;
            l2=l2->next;
        }
        ListNode *head=res;
        while(l1 && l2)
        {
            if(l1->val <= l2->val)
            {
                head->next=l1;
                head=head->next;
                l1=l1->next;
            }
            else
            {
                head->next=l2;
                head=head->next;
                l2=l2->next;
            }
        }
        head->next=l1?l1:l2;
        return res;
    }
};
一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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