81. Search in Rotated Sorted Array II

本文介绍了一种在旋转数组中搜索特定元素的算法实现。通过使用修改后的二分查找方法,该算法能够在O(log n)的时间复杂度内找到目标值。文章详细解释了算法的工作原理,并提供了完整的Java代码示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

class Solution {
    public boolean search(int[] nums, int target) {
        if(nums.length==0)
            return false;
        int lo=0;
        int hi=nums.length-1;
        while(lo<hi)
        {
            int mid=(lo+hi)/2;
            if(nums[mid]==target)
                return true;
            if(nums[mid]>nums[hi])
            {
                if(nums[lo]<=target&&target<nums[mid])
                    hi=mid;
                else
                    lo=mid+1;
            }
            else if(nums[mid]<nums[hi])
            {
                if(nums[mid]<target&&target<=nums[hi])
                    lo=mid+1;
                else
                    hi=mid;
            }
            else
                hi--;
        }
        return nums[lo]==target;
    }
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/asuran/p/7600708.html

在Python中,并没有一个内建函数或方法叫做`.minimum_rotated_rectangle`。不过,如果你是在图像处理或计算机视觉的上下文中提到这个术语,可能是你在使用某个库或框架时接触到的函数或方法,它用于计算并返回最小旋转矩形。 在OpenCV库中,可以使用`minAreaRect()`函数来找到给定点集的最小旋转矩形。这个函数返回一个`RotatedRect`对象,包含了旋转矩形的中心点、宽度、高度以及旋转角度。最小旋转矩形是能够覆盖所有点且面积最小的矩形。 以下是一个使用OpenCV实现最小旋转矩形的例子: ```python import cv2 import numpy as np # 假设points是一个二维点集,例如 [[x1, y1], [x2, y2], ..., [xn, yn]] points = np.array([[10, 10], [10, 30], [30, 30], [30, 10]], dtype=np.float32) # 使用minAreaRect函数计算最小旋转矩形 rect = cv2.minAreaRect(points) # 输出旋转矩形的中心点、尺寸和旋转角度 print("旋转矩形的中心点:", rect[0]) print("旋转矩形的尺寸:", rect[1]) print("旋转矩形的角度:", rect[2]) # 绘制旋转矩形 box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(image, [box], 0, (0, 255, 0), 2) ``` 在这段代码中,首先创建了一个点集`points`,然后使用`minAreaRect()`函数计算出最小旋转矩形。`rect[0]`是旋转矩形的中心,`rect[1]`是旋转矩形的尺寸(宽度和高度),`rect[2]`是旋转矩形的角度。最后,使用`boxPoints()`函数和`drawContours()`函数将旋转矩形绘制到图像上。
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