81. Search in Rotated Sorted Array II (M)

本文探讨在旋转后的非递减数列中查找目标值的问题,特别关注数组中可能存在的重复值如何影响搜索效率及时间复杂度。

Search in Rotated Sorted Array II (M)

Suppose an array sorted in ascending order is rotated at some pivot unknown to you beforehand.

(i.e., [0,0,1,2,2,5,6] might become [2,5,6,0,0,1,2]).

You are given a target value to search. If found in the array return true, otherwise return false.

Example 1:

Input: nums = [2,5,6,0,0,1,2], target = 0
Output: true

Example 2:

Input: nums = [2,5,6,0,0,1,2], target = 3
Output: false

Follow up:

  • This is a follow up problem to Search in Rotated Sorted Array, where nums may contain duplicates.
  • Would this affect the run-time complexity? How and why?

题意

将一非递减数列的随机后半部分与前半部分换位,得到新数组,在新数组中查找目标值。

思路

33. Search in Rotated Sorted Array 相比,允许数组中存在重复的值,这带来的问题是,很难根据一个元素与最左侧元素的大小关系来判断它是落在左区间还是右区间,如数组 [2, 2, 2, 3, 4, 5, 2, 2]。

因此在 33. Search in Rotated Sorted Array 解法的基础上做出改动:只有当nums[mid]与nums[left]存在严格的大于小于关系时,才能确定mid是落在左区间还是右区间,而当nums[mid]等于nums[left]时,因为无法有效判断区间归属,只能令left右移(或者right左移)。在最坏情况下(全元素一样),时间复杂度退化至 O ( N ) O(N) O(N)


代码实现

class Solution {
    public boolean search(int[] nums, int target) {
        if (nums.length == 0) {
            return false;
        }

        int left = 0, right = nums.length - 1;

        while (left <= right) {
            int mid = (left + right) / 2;
            if (nums[mid] == target) {
                return true;
            }
            // 只有严格的大于小于关系才能明确判断落在左区间还是右区间
            if (nums[mid] > nums[left]) {
                if (target >= nums[left] && target < nums[mid]) {
                    right = mid - 1;
                } else {
                    left = mid + 1;
                }
            } else if (nums[mid] < nums[left]) {
                if (target <= nums[right] && target > nums[mid]) {
                    left = mid + 1;
                } else {
                    right = mid - 1;
                }
            } else {
                left++;
            }
        }

        return false;
    }
}
这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
在Python中,并没有一个内建函数或方法叫做`.minimum_rotated_rectangle`。不过,如果你是在图像处理或计算机视觉的上下文中提到这个术语,可能是你在使用某个库或框架时接触到的函数或方法,它用于计算并返回最小旋转矩形。 在OpenCV库中,可以使用`minAreaRect()`函数来找到给定点集的最小旋转矩形。这个函数返回一个`RotatedRect`对象,包含了旋转矩形的中心点、宽度、高度以及旋转角度。最小旋转矩形是能够覆盖所有点且面积最小的矩形。 以下是一个使用OpenCV实现最小旋转矩形的例子: ```python import cv2 import numpy as np # 假设points是一个二维点集,例如 [[x1, y1], [x2, y2], ..., [xn, yn]] points = np.array([[10, 10], [10, 30], [30, 30], [30, 10]], dtype=np.float32) # 使用minAreaRect函数计算最小旋转矩形 rect = cv2.minAreaRect(points) # 输出旋转矩形的中心点、尺寸和旋转角度 print("旋转矩形的中心点:", rect[0]) print("旋转矩形的尺寸:", rect[1]) print("旋转矩形的角度:", rect[2]) # 绘制旋转矩形 box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(image, [box], 0, (0, 255, 0), 2) ``` 在这段代码中,首先创建了一个点集`points`,然后使用`minAreaRect()`函数计算出最小旋转矩形。`rect[0]`是旋转矩形的中心,`rect[1]`是旋转矩形的尺寸(宽度和高度),`rect[2]`是旋转矩形的角度。最后,使用`boxPoints()`函数和`drawContours()`函数将旋转矩形绘制到图像上。
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