153. Find Minimum in Rotated Sorted Array (M)

探讨了在未知旋转点的升序数组中寻找最小元素的高效算法。通过二分法,利用数组无重复值特性,快速定位目标值。代码示例清晰展示了解决方案。

Find Minimum in Rotated Sorted Array (M)

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

(i.e., [0,1,2,4,5,6,7] might become [4,5,6,7,0,1,2]).

Find the minimum element.

You may assume no duplicate exists in the array.

Example 1:

Input: [3,4,5,1,2] 
Output: 1

Example 2:

Input: [4,5,6,7,0,1,2]
Output: 0

题意

将一递增数列的随机后半部分与前半部分换位,得到新数组,在新数组中查找最小值(数组中没有重复的值)。

思路

目标是找到右半部分的第一个值,使用二分法实现。因为数组中不存在重复的值,所以根据nums[mid]与nums[0]大小关系可以很容易判断出mid落在前半部分还是后半部分,根据不同情况处理二分。


代码实现

class Solution {
    public int findMin(int[] nums) {
        int left = 0, right = nums.length - 1;
        while (left <= right) {
            int mid = (left + right) / 2;
            if (nums[mid] >= nums[0]) {
                left = mid + 1;
            } else {
                right = mid - 1;
            }
        }
        // left最终可能落在数组外,这说明数组本身就是一个递增数组。
        return left >= nums.length ? nums[0] : nums[left];
    }
}
胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
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