Z_shsf-CSDN博客

原创【CV】特征匹配FAST和MSER

特征匹配是计算机视觉领域的重要概念，涉及在图像中寻找关键点和描述符。FAST和MSER是两种常用的关键点检测算法。

2024-04-26 22:37:13 395

在这种情况下，{numMap[complement], i} 创建了一个包含两个整数的向量，分别是 numMap[complement] 和 i，它们分别代表了哈希表中目标值的索引和当前元素的索引。给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值 target 的那两个整数，并返回它们的数组下标。因此，这种方法的时间复杂度是 O(n)，空间复杂度是 O(n)。对于包含 n 个元素的数组，最坏情况下需要存储 n 个元素的索引，因此空间复杂度是 O(n)。

2024-04-26 22:26:25 140

原创【C++】316 去除重复字母

使用了两个辅助的哈希表 last_occurrence 和 visited，它们最多存储字符串中出现的不同字符，因此空间复杂度也为 O(n)。使用了一个栈 st 来存储结果字符串中的字符，最坏情况下栈的大小会达到字符串的长度，因此空间复杂度为 O(n)。遍历字符串以构建最终的结果字符串：O(n)，其中 n 是字符串的长度。给你一个字符串 s ，请你去除字符串中重复的字母，使得每个字母只出现一次。遍历字符串以构建 last_occurrence 字典：O(n)，其中 n 是字符串的长度。

2024-04-25 23:31:03 133

原创【C++】33 搜索旋转排序数组

在传递给函数之前，nums 在预先未知的某个下标 k（0 <= k < nums.length）上进行了旋转，使数组变为 [nums[k], nums[k+1], …, nums[n-1], nums[0], nums[1], …例如， [0,1,2,4,5,6,7] 在下标 3 处经旋转后可能变为 [4,5,6,7,0,1,2]。给你旋转后的数组 nums 和一个整数 target ，如果 nums 中存在这个目标值 target ，则返回它的下标，否则返回 -1。

2024-04-24 23:07:31 327

原创【CV】opencv特征匹配算法

特征匹配是计算机视觉领域中的一项关键任务，它用于在不同图像中寻找相似的特征点，并将它们进行匹配。这些特征点可以是图像中的角点、边缘、斑点等，在不同的图像中可能因为旋转、缩放、光照变化等因素发生变化。在OpenCV中，提供了多种特征匹配算法，其中包括ORB、SIFT、SURF、KAZE、AKAZE等。接下来，简要介绍这些算法，主要给出OpenCV示例。这里挖个坑，每个算法原理后续再填。

2024-04-23 23:10:04 1071 1

原创【C++】162 寻找峰值

时间复杂度：该算法使用二分查找来确定峰值元素的位置。在每次迭代中，我们将搜索范围缩小一半，因此时间复杂度为 O(log n)，其中 n 是输入数组的长度。空间复杂度：这个算法的空间复杂度为 O(1)，因为它只使用了固定数量的额外空间来存储迭代过程中的指针和变量，与输入数组的大小无关。数组可能包含多个峰值，在这种情况下，返回任何一个峰值所在位置即可。因此，该算法满足了题目要求的时间复杂度为 O(log n) 的要求，并且具有较低的空间复杂度。你必须实现时间复杂度为 O(log n) 的算法来解决此问题。

2024-04-23 22:40:17 89

原创【C++】129 求根节点到叶节点数字之和

对于一个平衡的二叉树，递归深度为 O(log n)，而对于最坏情况下的非平衡二叉树，递归深度为 O(n)。此外，由于没有使用额外的数据结构，除了递归调用栈外，空间复杂度为 O(1)。时间复杂度：对于每个节点，我们只需访问它一次，因此时间复杂度为 O(n)，其中 n 是二叉树中的节点数。给你一个二叉树的根节点 root ，树中每个节点都存放有一个 0 到 9 之间的数字。例如，从根节点到叶节点的路径 1 -> 2 -> 3 表示数字 123。叶节点是指没有子节点的节点。使用深度优先搜索（DFS）解决。

2024-04-22 22:44:03 160

原创【C++】117 填充每个节点的下一个右侧结点指针

填充它的每个 next 指针，让这个指针指向其下一个右侧节点。如果找不到下一个右侧节点，则将 next 指针设置为 NULL。在遍历过程中，通过 next 指针可以找到每个节点的右侧节点，然后进行连接。在每一层中，遍历该层的所有节点，并将它们的 next 指针连接起来。初始状态下，所有 next 指针都被设置为 NULL。从根节点开始层次遍历二叉树。

2024-04-21 22:46:15 126

原创【C++】530 二叉搜索树的最小绝对差

我们可以利用二叉搜索树的性质：中序遍历二叉搜索树可以得到一个升序的节点值序列。因此，我们只需要在中序遍历的过程中计算相邻节点值之间的差值，然后找到最小的差值即可。给你一个二叉搜索树的根节点 root ，返回树中任意两不同节点值之间的最小差值。差值是一个正数，其数值等于两值之差的绝对值。

2024-04-20 23:49:30 382

原创【C++】637二叉树的层平均值

在最坏情况下，队列可能包含二叉树中的所有叶子节点，即二叉树的最后一层节点。在最坏情况下，这个数组将包含二叉树的所有层级的平均值。因此，结果数组的空间复杂度也是 O(N)。遍历每个节点：在最坏情况下，我们需要访问二叉树中的每个节点一次。因此，遍历所有节点的时间复杂度为 O(N)，其中 N 是二叉树中的节点数。每个节点访问的操作：在每个节点处，我们需要执行一些常数时间的操作，例如将节点值相加和将其左右子节点入队。给定一个非空二叉树的根节点 root , 以数组的形式返回每一层节点的平均值。

2024-04-19 23:13:19 218

原创【C++】222 完全二叉树的节点个数

完全二叉树的定义如下：在完全二叉树中，除了最底层节点可能没填满外，其余每层节点数都达到最大值，并且最下面一层的节点都集中在该层最左边的若干位置。若最底层为第 h 层，则该层包含 1~ 2^h 个节点。给你一棵完全二叉树的根节点 root ，求出该树的节点个数。

2024-04-18 23:17:26 159 1

原创【C++】每日一题 106 从中序与后续遍历序列构造二叉树

给定两个整数数组 inorder 和 postorder ，其中 inorder 是二叉树的中序遍历， postorder 是同一棵树的后序遍历，请你构造并返回这颗二叉树。

2024-04-17 23:23:15 768

原创【C++】每日一题 290 单词规律

在遍历过程中，建立字符到单词的映射和单词到字符的映射，并检查映射是否正确。这里的遵循指完全匹配，例如， pattern 里的每个字母和字符串 s 中的每个非空单词之间存在着双向连接的对应规律。哈希表 charToWord 存储了 pattern 中的每个字符到对应的单词，空间复杂度为 O(字符集大小)。哈希表 wordToChar 存储了 s 中的每个单词到对应的字符，空间复杂度也为 O(单词数量)。遍历 pattern 的过程中，需要将每个字符映射到对应的单词，这需要 O(m) 的时间复杂度。

2024-04-16 23:06:06 602

原创【C++】每日一题 48 旋转图像

通过一次循环遍历每一圈，每次处理四个边界上的元素，实现了原地旋转图像的功能，时间复杂度为 O(n^2)。你必须在原地旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要使用另一个矩阵来旋转图像。给定一个 n × n 的二维矩阵 matrix 表示一个图像。请你将图像顺时针旋转 90 度。观察规律容易发现 matrix[i][j] = matrix[n - 1 - j][i];也可以考虑用其他一次循环解决这个问题，采用分圈处理的方法。

2024-04-15 22:32:10 371

原创【C++】每日一题 54 螺旋矩阵

通过维护四个边界来确定当前遍历的范围，然后依次按照顺时针的方向遍历矩阵，将元素添加到结果数组中。遍历整个矩阵需要访问每个元素一次，因此时间复杂度为 O(m * n)，其中 m 是矩阵的行数，n 是矩阵的列数。除了存储结果的数组外，算法的空间复杂度主要取决于额外的变量和常数大小的空间。给你一个 m 行 n 列的矩阵 matrix ，请按照顺时针螺旋顺序，返回矩阵中的所有元素。输入：matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]输出：[1,2,3,6,9,8,7,4,5]

2024-04-14 12:39:07 249

原创【C++】每日一题 392 判断子序列

每次检查子序列阶段（isSubsequence 函数）：对于每个子序列 s，我们只需遍历其字符，时间复杂度为 O(m)，其中 m 是子序列 s 的长度。因此，总体时间复杂度为 O(kmlogn)，其中 k 是子序列的数量。每次检查子序列阶段：除了常量级别的额外空间，主要消耗的空间是哈希表 charMap，因此空间复杂度为 O(n)，其中 n 是字符串 t 的长度。预处理阶段：使用了一个哈希表 charMap，存储了每个字符出现的位置，最坏情况下需要 O(n) 的额外空间，其中 n 是字符串 t 的长度。

2024-04-13 14:47:08 234

原创【C++】125 验证回文串

新建了一个字符串 filteredStr 用于存储移除非字母数字字符后的字符串，其长度最多为原字符串 s 的长度，因此空间复杂度为 O(n)。它接受一个字符作为参数，并返回一个非零值（通常为1），如果该字符是一个字母（即 A-Z 或 a-z）或数字（即 0-9），否则返回0。大写字母转换为小写字母的循环遍历时间复杂度为 O(n)，其中 n 为字符串 s 的长度。检查回文串的过程中，使用了双指针法，时间复杂度为 O(n/2)，即 O(n)。综上所述，该代码的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度也为 O(n)。

2024-04-12 20:36:36 301

原创【C++】每日一题 14 最长公共前缀

字符串数组中字符串的平均长度：设字符串数组中共有 n 个字符串，每个字符串的平均长度为 m。在最坏情况下，需要比较每个字符串的每个字符，因此时间复杂度为 O(n * m)。在最坏情况下，需要比较每个字符串的所有字符。因此，时间复杂度也可以表示为 O(S)，其中 S 是所有字符串的总长度。最长公共前缀的空间复杂度为 O(1)，因为我们只使用了常数个额外变量来存储结果。因此，该算法的空间复杂度为 O(1)，是一个常数级的空间复杂度。其他变量的空间开销也是常数级的，不随输入规模变化。

2024-04-11 22:49:25 186

原创【CV】ORB算法

会根据关键点周围的梯度信息计算出关键点的主方向，并将图像旋转到关键点的主方向，然后再提取BRIEF描述符。如果一个像素周围存在连续的像素强度值超过或低于该像素强度值的阈值，那么该像素就被认为是一个角点。BRIEF描述符具有较好的计算效率和匹配鲁棒性，但对图像的旋转、尺度和光照变化不具备不变性。ORB算法在一定程度上具备旋转不变性和尺度不变性，对图像的光照变化也具有一定的鲁棒性。FAST算法对图像的亮度变化和旋转变化具有一定的不变性，但对于尺度变化不具备不变性。，周围16个像素点的亮度值为。

2024-04-10 23:05:31 1199

原创【C++】每日一题 28 找出字符串中第一个匹配项的下标

时间复杂度是O((n-m+1)*m)，其中n是haystack字符串的长度，m是needle字符串的长度。在主循环中，我们最多进行了(n-m+1)次迭代，每次迭代需要检查needle的长度m个字符与haystack中的子串是否匹配。因此，总的时间复杂度为O((n-m+1)*m)。给你两个字符串 haystack 和 needle ，请你在 haystack 字符串中找出 needle 字符串的第一个匹配项的下标（下标从 0 开始）。如果 needle 不是 haystack 的一部分，则返回 -1。

2024-04-10 22:46:57 166

原创 opencv支持的一些计算光流的算法

总的来说，Farneback光流算法是一种基于密集光流的方法，适用于需要精细的像素级别运动信息的任务，如视频稳定、光流场估计等。构建雅可比矩阵：根据当前帧和下一帧图像的灰度梯度信息，构建一个关于运动参数的雅可比矩阵，这个矩阵描述了像素灰度值对运动参数的响应。图像金字塔构建：首先，对输入的图像序列构建高斯金字塔，这样可以处理不同尺度的运动，并使得算法对于不同尺度的运动都有较好的适应性。建立窗口：对于每个选定的特征点，定义一个小的局部窗口，通常是一个矩形区域，用来捕获周围像素的灰度信息。

2024-04-09 22:47:37 1167

原创【C++】每日一题 13 罗马数字转整数

通常情况下，罗马数字中小的数字在大的数字的右边。数字 1 在数字 5 的左边，所表示的数等于大数 5 减小数 1 得到的数值 4。然后我们从输入的罗马数字的末尾开始遍历，根据罗马数字的特性，如果当前字符表示的值小于前一个字符表示的值，则减去当前值，否则加上当前值。这个算法的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是输入罗马数字的长度，因为我们需要遍历整个罗马数字。I 可以放在 V (5) 和 X (10) 的左边，来表示 4 和 9。罗马数字包含以下七种字符: I， V， X， L，C，D 和 M。

2024-04-09 22:27:19 228

原创【C++】每日一题 58 最后一个单词的长度

首先跳过末尾的空格字符。然后统计最后一个单词的长度，直到遇到空格字符或字符串的起始位置。第二个循环的时间复杂度同样为 O(n)，因为在最坏情况下，需要遍历整个字符串来统计最后一个单词的长度。该函数只使用了常量级别的额外空间，即两个整型变量 len 和 i，因此空间复杂度为 O(1)。该函数包含两个循环，第一个循环用于跳过末尾的空格字符，第二个循环用于统计最后一个单词的长度。综上所述，该函数的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)。第一个循环的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是字符串的长度。

2024-04-07 22:42:37 254

原创【C++】每日一题 380 O(1)时间插入，删除和获取随机元素

第一行代码是从 nums 向量中删除这个索引位置的元素，但是删除后，后面的元素会向前移动填补被删除的位置，这就会导致原来在 indices[val] 位置的元素变成了新的 val，而且 val 在 nums 中的位置已经改变了，所以删除 val 对应的索引值并不正确。同时，使用一个 vector 来存储集合中的值，并且通过将被删除元素与最后一个元素交换，然后再删除最后一个元素的方式来实现 O(1) 时间复杂度的删除操作。正确的做法是通过交换最后一个元素和要删除的元素来实现删除，然后更新映射。

2024-04-06 22:41:27 328

原创【C++】每日一题 121 买卖股票的最佳时机

该算法的核心思想是维护两个变量：当前最小价格（minPrice）和当前最大利润（maxProfit）。在遍历数组时，更新最小价格和计算当前价格与最小价格的差值，得到当前最大利润。最终返回最大利润即可。你只能选择某一天买入这只股票，并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票。给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。遍历数组一次，时间复杂度为 O(n)，其中 n 为数组的长度。仅使用了常量级别的额外空间，空间复杂度为 O(1)。

2024-04-05 22:02:00 224

原创【C++】编程规范之性能优化

在这个示例中，结构体 DataAligned 中的成员 a 和 b 分别是 4 字节和 4 字节对齐的，因此不需要额外的补齐；通过合理地安排成员的顺序和增加填充字节，可以使整个结构体的大小为 12 字节，保证了数据对齐，提高了访问效率。在第一个例子中，内层循环的访问是按行进行的，这可能导致不同行之间的数据不连续存储，降低了 Cache 的命中率。而在第二个例子中，内层循环的访问是按列进行的，这有利于提高空间局部性，使得 Cache 能够更好地工作，提高了访问效率。根据问题的具体情况，提出相应的优化方案。

2024-04-04 23:15:23 948

原创【C++】每日一题 169 多数元素

初始时，候选元素设为数组的第一个元素，计数器设为 1。然后从数组的第二个元素开始遍历，如果当前元素与候选元素相同，则计数器加一，否则计数器减一。当计数器减为 0 时，重新选择候选元素为当前元素，并将计数器重置为 1。这个算法的精髓在于，在遍历过程中，如果存在多数元素，它的出现次数一定比其他所有元素的出现次数之和还要多。因此，候选元素的出现次数减去其他非候选元素的出现次数，最终结果一定大于 0。空间复杂度：算法只需要常数级别的额外空间用于存储候选元素和计数器，因此空间复杂度为 O(1)。

2024-04-04 22:22:59 362

原创【C++】编程规范之内存规则

语句将会跳转到清理标签，执行资源释放的操作，确保内存管理的匹配性。：对于自定义类对象和STL容器等动态分配的内存，应该避免使用memset、memcpy等内存操作函数，而应该使用类的构造函数、赋值运算符等方法来进行内存操作。：在操作数组和指针时，需要格外小心，确保不会发生数组越界或指针越界的情况，以避免潜在的安全问题。：在使用动态分配的内存前，应该确保对其进行初始化，以避免访问未初始化的内存导致的未定义行为。：除了内存之外，其他资源如文件、锁等也需要在申请后及时释放，确保资源的正确管理。

2024-04-03 22:49:39 997

原创【C++】每日一题 88 合并两个有序数组

两个指针i和j分别指向nums1和nums2的末尾，然后定义一个指针k指向合并后的数组的末尾。从末尾开始比较nums1和nums2的元素，将较大的元素依次放入nums1的末尾，并更新指针i或j以及k。为了应对这种情况，nums1 的初始长度为 m + n，其中前 m 个元素表示应合并的元素，后 n 个元素为 0 ，应忽略。nums2 的长度为 n。给你两个按非递减顺序排列的整数数组 nums1 和 nums2，另有两个整数 m 和 n ，分别表示 nums1 和 nums2 中的元素数目。

2024-04-03 22:29:02 245

原创【C++】编程规范之函数规则

【代码】【C++】编程规范之函数规则。

2024-04-02 22:49:16 361

原创【C++】编程规范之表达式原则

编写高质量的代码不仅可以提高系统的稳定性和可维护性，还可以提高开发效率和团队协作效率。通过遵循上述规则，开发人员可以写出更加优雅、高效和可靠的代码，为项目的成功贡献力量。

2024-04-02 21:15:00 836

原创【C++】每日一题 12 整数转罗马数字

数字 1 在数字 5 的左边，所表示的数等于大数 5 减小数 1 得到的数值 4。同样地，数字 9 表示为 IX。对于给定的数字 num，我们需要不断地减去对应的罗马数字值，直到 num 为 0。算法中使用了固定长度的数组存储罗马数字字符和对应的数字值，因此空间复杂度为 O(1)。X 可以放在 L (50) 和 C (100) 的左边，来表示 40 和 90。I 可以放在 V (5) 和 X (10) 的左边，来表示 4 和 9。罗马数字包含以下七种字符： I， V， X， L，C，D 和 M。

2024-04-01 22:05:32 373

原创【C++】每日一题 134 加油站

具体做法是，从当前加油站开始模拟行驶，途中计算油箱剩余的汽油量，如果在任意时刻剩余汽油量小于0，则说明无法绕行一圈，将 start 索引更新为当前加油站的下一个加油站，并将 total_gas 和 curr_gas 重新初始化为 0。给定两个整数数组 gas 和 cost ，如果你可以按顺序绕环路行驶一周，则返回出发时加油站的编号，否则返回 -1。初始化变量：total_gas 表示油箱中的总汽油量，curr_gas 表示当前油箱中的汽油量，start 表示出发加油站的索引，表示当前考虑的加油站索引。

2024-04-01 22:00:32 320

原创【C++】编码规范之可靠性原则

如果需要多个变量在全局范围内使用，可用context（结构体/类）解决耦合性问题。遵循这些可靠性原则可以帮助编写更加稳定、易读和易维护的。

2024-03-27 23:17:19 315

原创【C++】每日一题 35 搜索插入位置

使用的算法是二分查找，其时间复杂度为 O(log n)，其中 n 为数组的长度。这是因为每次迭代都将搜索范围减半，直到找到目标值或确定插入位置。给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。函数使用二分查找的方法，在数组中找到目标值的索引，如果目标值不存在，则返回应该插入的位置。空间复杂度方面，代码只使用了常数级别的额外空间，因此空间复杂度为 O(1)。请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。

2024-03-27 22:50:08 228

原创【C++】每日一题 45 跳跃游戏

jumps 变量用于记录跳跃的次数，维护两个变量：当前能够到达的最远位置（reach）和当前步数内能够到达的最远位置（nextReach）。空间复杂度为 O(1)，因为算法只使用了固定数量的额外变量（jumps、reach 和 nextReach），并不随着输入规模的增大而增加额外的空间消耗，因此空间复杂度为 O(1)。时间复杂度为 O(n)，其中 n 为数组 nums 的长度。返回到达 nums[n - 1] 的最小跳跃次数。生成的测试用例可以到达 nums[n - 1]。初始位置为 nums[0]。

2024-03-26 22:48:50 427

原创【C++】每日一题，238 除自身以外数组的乘积

空间复杂度为 O(1)，除了返回的答案数组之外，代码只使用了常数个额外变量（leftProduct、rightProduct 等），所需的额外空间与输入数组的规模无关，因此空间复杂度为 O(1)。时间复杂度为 O(n)，其中 n 是输入数组 nums 的长度。代码中包含两次遍历数组 nums，每次遍历都需要线性时间完成，因此总的时间复杂度为 O(n)。给你一个整数数组 nums，返回数组 answer ，其中 answer[i] 等于 nums 中除 nums[i] 之外其余各元素的乘积。

2024-03-26 22:38:43 259

原创【C++】每日一题 137 只出现一次的数字

对于每一个整数，由于除了一个元素外，其余每个元素都出现了三次，我们可以考虑统计数组中所有元素的每一位的和并对 3 取模。结果应该是 3 的倍数加上单独出现的那个元素在该位上的值。这个算法的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是数组中元素的个数。算法需要对数组中的每个元素进行遍历，因此时间复杂度与数组的长度线性相关。给你一个整数数组 nums ，除某个元素仅出现一次外，其余每个元素都恰出现三次。请你找出并返回那个只出现了一次的元素。最终，ones 中存储的就是只出现一次的那个元素。

2024-03-25 22:04:28 1030

原创【C++】每日一题位1的个数

这种算法的关键在于每次执行 n = n & (n - 1) 操作，都会消去 n 中最右边的 1，因此循环的次数最多等于 n 的二进制位为 1 的个数。在最坏情况下，时间复杂度为 O(log n)，其中 n 是输入的数字。使用一种称为 Brian Kernighan’s Algorithm 的经典技巧来计算一个数字中二进制位为1的个数，它的运行时间与该数字中二进制位为1的个数成正比。当 n 变为 0 时，说明所有的二进制位都被遍历完毕，此时返回 count，即为二进制表达式中数字位数为 ‘1’ 的个数。

2024-03-24 20:29:00 179

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