题目11:旋转数组的最小数字

本文介绍了一种查找旋转数组中最小元素的方法,并提供了一个具体的C语言实现案例。通过递增排序数组的旋转来找到最小值,适用于算法练习及面试准备。

    题目:把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个递增排序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。例如,数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转,该数组的最小值为1。

    代码如下:

#include<stdio.h>
#include<string.h> 

int midOrder(int num[],int low,int high){
	
	int minValue = num[low];
	
	for(int i=low;i<=high;i++){
		if(num[i]<minValue){
			minValue = num[i];
		} 
	}
	
	return minValue;
}

int MinValue(int* num,int low,int high){
	if(num==NULL){
		return -1;
	}
	while(num[low]>=num[high]){
		int mid = (low+high)/2;
			
		if(high - low == 1){
			return num[high];
		}	
		
		if(num[high]==num[low]&&num[high]==num[mid]){
			return midOrder(num,low,high);
		}
		
		if(num[mid]>=num[low]){
			low = mid;
		}
		else{
			high = mid;
		}
	}
	return num[low];

}


int main(){
	//int num[] = {3,4,5,1,2};
	//int num[] = {2,1};
	//int num[] = {3,4,5,6,1,2};
	//int num[] = {1,0,1,1,1};
	//int num[] = {1,1,1,0,1}; 
	//int num[] =  {1};
	//int num[] = {1,2,3,4,5};

	//int k = MinValue(num,0,1);
	//int k = MinValue(num,0,4);
	int k = MinValue(NULL,0,0);
		
	printf("%d",k);
	return 0; 
}

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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