LeetCode 56. 合并区间(排序

本文详细探讨了LeetCode第56题——合并区间的问题,重点在于如何通过排序策略有效合并重叠的区间,并提供了一种解决方案,包括关键算法和代码实现,帮助读者理解并解决此类问题。
class Solution {
    public int[][] merge(int[][] intervals) {
        // 对数组排序,首先按照左边界,如果左边界相同,那么按照右边界   
        Comparator<int[]> cmp=(a,b)->{
            if(a[0]!=b[0]){
                return a[0]-b[0];
            }else{
                return a[1]-b[1];
            }
        };
        Arrays.sort(intervals,cmp);
        ArrayList<int[]> rs=new ArrayList<>();
        int cur=0;
        // 因为要访问下标为cur+1的数组,所以cur<len-1
        while(cur<intervals.length-1){
            // 如果下一个和当前可以合并,那么合并,将下一个区间修改为合并后的区间,然后指向下一个,继续合并,直到不满足条件
            while(cur<intervals.length-1&&intervals[cur+1][0]<=intervals[cur][1]){
                intervals[cur+1][0]=Math.min(intervals[cur+1][0],intervals[cur][0]);
                intervals[cur+1][1]=Math.max(intervals[cur+1][1],intervals[cur][1]);
                
                cur++;
            }
            // 当前区间已经和下一个不重叠,所以加入结果列表
            rs.add(intervals[cur]);
            cur++;
        }
        // 之前的遍历中,可能没有将最后一个包括进去:当最后一个与前面不重叠时,那么遍历到倒数第二个时,就直接把倒数第二个加入,然后指向最后一个
        // 但是外层循环不满足条件,跳出,所以这里要特意判断
        if(cur<intervals.length)
            rs.add(intervals[cur]);
        int[][] res=new int[rs.size()][2];
        for(int i=0;i<rs.size();i++){
            res[i]=rs.get(i);
        }
        return res;
    }
}

 

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、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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