leetcode 53. Maximum Subarray

本文解析了如何求解一个数组中连续子数组的最大和问题,通过动态规划的方法给出了简洁高效的解决方案,并附带代码实现。

 

Find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest sum.

For example, given the array [−2,1,−3,4,−1,2,1,−5,4],
the contiguous subarray [4,−1,2,1] has the largest sum = 6.

 

分析:

给出一个数组,求数组中连续的几个数相加的最大值,

这种题需要考察我们找到最优解的抽象建模公式。

对于给出的数组中的i元素,如果它加到上一组可以使上一组的值比自己本身大,它就应该加到前面的子集中,

如果它本身值足够大,比前面几个元素相加的值要大,它可以自己作为一个子集的起始点继续向下寻找。

 

这道题简单的最优解公式为sum[i] = Math.max(sum[i - 1] + nums[i], nums[i]);

此外,我们需要用一个max变量动态的纪录这些子集的相加最大值,最后作为结果返回。

public class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int[] sum = new int[nums.length];
        int max = nums[0];
        sum[0] = nums[0];
        
        for (int i = 1; i < nums.length; i++){
            sum[i] = Math.max(sum[i - 1] + nums[i], nums[i]);
            max = Math.max(max,sum[i]);
        }
        return max;
    }
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/iwangzheng/p/5728617.html

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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