求数组中出现一次的数字

本文介绍了一种利用异或运算解决数组中唯一出现一次数字的问题,并进一步拓展到了寻找两个只出现一次的数字的方法。提供了两种不同的算法实现,一种通过多次数组划分,另一种通过优化的异或操作达到更高效的空间和时间复杂度。
一个数组中只有一个数字出现一次,其余别的数字都出现两次,如何求出这个出现一次的数字?例如数组a[11]={1,2,2,3,3,4,4,5,5,6,6},则出现一次的是1,通过异或算法即可求出.

代码如下:

int onediffent(int a[],int n)
{
	int temp=0;
	for(int i=0;i<n;i++)
		temp=temp^a[i];

	printf("%d\n",temp);

}

补充:任何数与零异或等于任何数.任何数与自己相异或为0;

假如问题变成一个数组中有两个数字出现一次,其余别的数字都出现两次,那么如何求出这两个数字呢?

算法思路:首先将数组中的一组数字异或,结果存在temp中,然后计算出temp中最低位出现的位置,然后再和数组中所有的数字相与,这样就将数组分成了两个数组,问题转换为一个数组中只有一个数字出现一次的情况。
代码如下:

int twodiffent(int a[],int n)
{
	int temp,count,i,j,k;
	temp=a[0];
	j=k=0;
	int b[n],c[n];

	for(int i=1;i<n;i++)
		temp=temp^a[i];

	count=1;
	//求出temp中为1的最低位位置
	while(!(temp&1))
	{
		temp=temp>>1;
		count*=2;
	}
	//将两个数字分别分到两个数组中,问题转换为一个数组中只有一个出现一次的数.
	for(i=0;i<n;i++)
	{
		if(a[i]&count==1)
			b[j++]=a[i];
		else
			c[k++]=a[i];
	}
	onediffent(b,j);
	onediffent(c,k);
}
在算法群里某热心网友不吝赐教得到目前最优解,相对比算法二优化了至少一个世纪<囧>,代码如下:

void solve(int num[],int n)
{
        int x = 0;
        for(int i = 0; i < n; ++i)
        {
            x = x ^ num[i];
        }
        int smallestOne = x & -x;
        int a = 0;
        int b = 0;
        for(int i = 0; i < n; ++i)
        {
            if((num[i] & smallestOne) != 0)
                a = a ^ num[i];
            else
                b = b ^ num[i];
        }
       printf("%d %d\n",a,b);
}

该算法中x&-x是算出最低位的1,负数在计算机中是以补码表示,例如4&-4=4,1000&-1000=8 表示数字4中二进制位1最低位是在权为2^2出现,数字1000二进制位1最低位是在权值为2^3出现.算法二中的数组完全没有必要使用,空间复杂度为O(1),时间复杂度O(n);

如果你有更好的方法,不妨在此讨论.


基于 NSFW Model 色情图片识别鉴黄 后面更新视频检测 项目背景: 随着互联网的快速发展,网络上的信息量呈现出爆炸式的增长。然而,互联网上的内容良莠不齐,其中不乏一些不良信息,如色情、暴力等。这些信息对青少年的健康成长和社会风气产生了不良影响。为了净化网络环境,保护青少年免受不良信息的侵害,我国政府加大了对网络内容的监管力度。在此背景下,本项目应运而生,旨在实现对网络图片和视频的自动识别与过滤,助力构建清朗的网络空间。 项目简介: 本项目基于 NSFW(Not Safe For Work)Model,利用深度学习技术对色情图片进行识别与鉴黄。NSFW Model 是一种基于卷积神经网络(CNN)的图像识别模型,通过学习大量的色情图片和非色情图片,能够准确地判断一张图片是否含有色情内容。本项目在 NSFW Model 的基础上,进一步优化了模型结构,提高了识别的准确率和效率。 项目功能: 色情图片识别:用户上传图片后,系统会自动调用 NSFW Model 对图片进行识别,判断图片是否含有色情内容。如果含有色情内容,系统会给出相应的提示,并阻止图片的传播。 视频检测:针对网络视频,本项目采用帧提取技术,将视频分解为一帧帧图片,然后使用 NSFW Model 对这些图片进行识别。如果检测到含有色情内容的图片,系统会给出相应的提示,并阻止视频的传播。 实时监控:本项目可应用于网络直播、短视频平台等场景,实时监控画面内容,一旦检测到含有色情内容的画面,立即进行屏蔽处理,确保网络环境的纯洁。
### 如何在本地部署 NSFW 模型或服务 要在本地环境中成功部署 NSFW(不适宜工作场合内容)检测模型或服务,以下是详细的说明: #### 准备环境 为了确保能够顺利运行模型和服务,需要安装必要的依赖项。这些工具和库包括但不限于以下几类: - **Python 环境**: 推荐使用 Python 3.7 或更高版本。 - **Transformers 库**: 提供加载预训练模型的功能[^1]。 - **PyTorch/TensorFlow**: 支持深度学习框架的计算需求。 - **Pillow (PIL)**: 处理图像文件并将其转换为适合输入模型的形式。 具体命令如下所示: ```bash pip install transformers torch Pillow ``` #### 加载模型与测试 通过 Hugging Face 的 `transformers` 工具包可以直接访问已有的 NSFW 图片分类模型。例如,可以采用名为 `"Falconsai/nsfw_image_detection"` 的公开模型来完成此任务[^1]。 下面是一个简单的代码片段展示如何加载该模型并对单张图片执行预测操作: ```python from PIL import Image from transformers import pipeline def classify_nsfw(image_path): # 打开指定路径下的图片文件 img = Image.open(image_path) # 初始化 image-classification 流水线对象,并指明使用的特定模型名称 classifier = pipeline("image-classification", model="Falconsai/nsfw_image_detection") # 对传入的图片调用流水线方法得到其类别标签及其置信度分数列表形式的结果 result = classifier(img) return result if __name__ == "__main__": test_img_path = "<your_test_image>" output_results = classify_nsfw(test_img_path) print(output_results) ``` 注意替换 `<your_test_image>` 成实际存在的图片绝对或者相对地址字符串值之前再尝试运行以上脚本。 #### 构建 RESTful API 服务 如果希望进一步扩展功能至 Web 应用程序层面,则可考虑利用 Flask/Django 这样的轻量级 web 开发框架构建起支持 HTTP 请求交互的服务端接口。这里给出基于 FastAPI 实现的一个简单例子作为示范用途: ```python import uvicorn from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from PIL import Image from io import BytesIO from typing import List from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Prediction(BaseModel): label: str score: float @app.post("/predict/", response_model=List[Prediction]) async def predict(file: UploadFile = File(...)): try: contents = await file.read() pil_image = Image.open(BytesIO(contents)) clf_pipeline = pipeline('image-classification', model='Falconsai/nsfw_image_detection') predictions = clf_pipeline(pil_image) formatted_preds = [{"label": pred['label'], "score": round(pred['score'], 4)} for pred in predictions] return formatted_preds except Exception as e: raise ValueError(f"Error processing uploaded file {e}") if __name__ == '__main__': uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000) ``` 启动服务器之后即可向 `/predict/` 路径发送 POST 请求附带上传待分析的目标图片获取返回结果了。 ---
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