[LeetCode]First Missing Positive

本文介绍了一种在未排序整数数组中寻找第一个缺失正整数的算法,该算法能在O(n)时间内运行并使用常数空间。通过具体实例说明了如何实现这一算法,并给出了C++代码示例。

First Missing Positive

Given an unsorted integer array, find the first missing positive integer.

For example,
Given [1,2,0] return 3,
and [3,4,-1,1] return 2.

Your algorithm should run in O(n) time and uses constant space.

方法:每次判断a[i]==i。

if true,i++

else 将交换a[i]和a[a[i]]。让a[a[i]] = a[i];

class Solution {
public:
    void swap(int& a, int& b) {
        int t = a;
        a = b;
        b = t;
    }
    int firstMissingPositive(int A[], int n) {
        for (int i = 0; i < n; i++) A[i]--;
        int*a = A;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            while (a[i] != i && a[i] >= 0 && a[i] < n) {
                if (a[a[i]] == a[i]) break;
                swap(a[i], a[a[i]]);
            }
        }
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (a[i] != i) return i+1;
        }
        return n+1;
    }
};
 
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 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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