链表——partition list

本文详细阐述了如何通过遍历单链表并将其分为两部分,一部分包含小于给定值x的元素,另一部分包含大于等于x的元素,同时保持元素的原始相对位置不变。

题目:

给定一个单链表和一个x,把链表中小于x的放到前面,大于等于x的放到后面,每部分元素的原始相对位置不变。


思路:

遍历一遍链表,把小于x的结点都放在lesshead后,把大于等于x的都放到biggerhead后,最后再把大于等于的链表接在小于链表的后面。

代码如下:

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) {
 *         val = x;
 *         next = null;
 *     }
 * }
 */
public class Solution {
    public ListNode partition(ListNode head, int x) {
        if(head==null)
            return head;
        
        ListNode lesshead=new ListNode(0);
        ListNode biggerhead=new ListNode(0);
        
        ListNode less=lesshead;
        ListNode bigger=biggerhead;
        
        ListNode temp = head;
        while(temp!=null)
        {
            if(temp.val<x)
                {
                less.next=temp;
                less=less.next;
                temp=temp.next;
            }else
                {
                bigger.next=temp;
                bigger=bigger.next;
                temp=temp.next;
            }
        }
        bigger.next=null;
        less.next=biggerhead.next;
        
        return lesshead.next;
    }
}


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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