[283]Move Zeroes

本文介绍了一种算法,用于将数组中的所有零元素移至末尾,同时保持非零元素的相对顺序不变。通过两次遍历数组,第一次遍历去除零元素并计数,第二次在数组尾部补充相同数量的零。

【题目描述】

Given an array nums, write a function to move all 0's to the end of it while maintaining the relative order of the non-zero elements.

For example, given nums = [0, 1, 0, 3, 12], after calling your function, nums should be [1, 3, 12, 0, 0].

【思路】

基本思路就是先遍历一遍将0去掉并记录0的个数,再重现从vector尾部插入相同个数的0.注意当去除0时要将迭代器不要再加一,因为erase()函数会自动将迭代器指向下一个数。

【代码】

class Solution {
public:
    void moveZeroes(vector<int>& nums) {
        vector <int>::iterator iter1,iter2;
        int cnt=0;
        for(iter1=nums.begin();iter1!=nums.end();iter1++){
            if(*iter1==0){
                nums.erase(iter1);
                cnt++;
                iter1--;
            }
        }
        for(int i=0;i<cnt;i++){
            nums.push_back(0);
        }
    }
};


一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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