H面试程序(18): 归并排序

本文介绍了一种经典的排序算法——归并排序,并提供了完整的C语言实现代码。通过递归将数组分成更小的部分进行排序,然后合并这些部分来完成整个数组的排序过程。文章还包含了用于显示数组和复制数组的辅助函数。

 

#include<stdio.h>
#include<malloc.h>
void copyArray(int source[], int dest[],int len,int first);
void merge(int a[],int left,int right);

void show_array( int a[], int n )
{
    int i;
    for( i = 0; i < n; i++ )
        printf( "%d ", a[i] );
	printf("\n");
}

void mergeSort(int a[],int left,int right)
{
	int i;
	// 保证至少有两个元素
	if(left < right)
	{
		i = (left+right)/2;
		mergeSort(a,left,i);
		mergeSort(a,i+1,right);
		merge(a,left,right);
	}
}

void merge(int a[],int left,int right)
{
	int begin1 = left;
	int mid = (left+right)/2 ;
	int begin2 = mid+1;
	int k=0;
	int newArrayLen = right-left+1;
	int *b = (int*)malloc(newArrayLen*sizeof(int));
	while(begin1<=mid && begin2<=right)
	{
		if(a[begin1]<=a[begin2])
			b[k++] = a[begin1++];
		else
			b[k++] = a[begin2++];
	}
	while(begin1<=mid)
		b[k++] = a[begin1++];
	while(begin2<=right)
		b[k++] = a[begin2++];
	copyArray(b,a,newArrayLen,left);
	free(b);
}

/**
 * 复制数组
 * source:源数组
 * dest:目标数组
 * len:源数组长度
 * first:目标数组起始位置
 *
 */

void copyArray(int source[], int dest[],int len,int first)
{
	int i;
	int j=first;
	for(i=0;i<len;i++)
	{
		dest[j] = source[i];
		j++;
	}
		
}
int main()
{
	int a[] = {2,1,3,6,4,5,7,10,8,9,2,5};
	int len = sizeof(a)/sizeof(int);
	show_array(a,len);
	mergeSort(a,0,len-1);	
	show_array(a,len);
	return 0;
}


 

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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