改进算法以定位由0和1组成的二维矩阵表示的对象的极值 - 腾讯云开发者社区

题目描述：给定一个由 0 和 1 组成的矩阵，找出每个元素到最近的 0 的距离。两个相邻元素间的距离为 1 。...1 注意: 给定矩阵的元素个数不超过 10000。...给定矩阵中至少有一个元素是 0。矩阵中的元素只在四个方向上相邻: 上、下、左、右。...; //获取矩阵的行数 let col = matrix[0].length; //获取矩阵的列 var temp = [];//创建一个数组存储空间 for(var i = 0;...= function(matrix) { //步骤一 let row = matrix.length; //获取矩阵的行数 let col = matrix[0].length; //获取矩阵的列

9112 0

在一个由 ‘0‘ 和 ‘1‘ 组成的二维矩

在一个由 '0' 和 '1' 组成的二维矩阵内，找到只包含 '1' 的最大正方形，并返回其面积。力扣221。答案2021-12-12：动态规划。dpi是正方形右下角的点，值是边长。...代码如下： package main import "fmt" func main() { m := [][]byte{ {1, 1, 1, 0}, {1,...} N := len(m) M := len(m[0]) dp := make([][]int, N+1) for i := 0; i 1; i++ {...dp[i] = make([]int, M+1) } max := 0 for i := 0; i < N; i++ { if m[i][0]...if m[0][j] == 1 { dp[0][j] = 1 max = 1 } } for i := 1; i < N;

5083 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

在一个由 ‘0‘ 和 ‘1‘ 组成的二维矩阵内，找到只包含 ‘1‘ 的最大正方形，并返回其面积

在一个由 '0' 和 '1' 组成的二维矩阵内，找到只包含 '1' 的最大正方形，并返回其面积。力扣221。答案2021-12-12：动态规划。dp[i][j]是正方形右下角的点，值是边长。...代码如下： package main import "fmt" func main() { m := [][]byte{ {1, 1, 1, 0}, {1,...} N := len(m) M := len(m[0]) dp := make([][]int, N+1) for i := 0; i 1; i++ {...dp[i] = make([]int, M+1) } max := 0 for i := 0; i < N; i++ { if m[i][0]...if m[0][j] == 1 { dp[0][j] = 1 max = 1 } } for i := 1; i < N;

5564 0

2021-03-19：给定一个二维数组matrix，其中的值不是0就是1，返回全部由1组成的最

2021-03-19：给定一个二维数组matrix，其中的值不是0就是1，返回全部由1组成的最大子矩形，内部有多少个1。福大大答案2021-03-19：按行遍历二维数组，构造直方图。..., {1, 0, 1}, {1, 1, 1}, {1, 1, 1}} ret := maximalRectangle(matrix) fmt.Println...{ return 0 } N := len(height) stack := make([]int, N) si := -1 maxArea :=...0 if si == -1 { k = -1 } else { k = stack[si...= -1 { j := stack[si] si-- k := 0 if si == -1 { k = -1

5511 0

2023-03-11：给定一个N*M的二维矩阵，只由字符O、X、S、E组成，O表示这个地方是可通行的平地，

2023-03-11：给定一个N*M的二维矩阵，只由字符'O'、'X'、'S'、'E'组成， 'O'表示这个地方是可通行的平地， 'X'表示这个地方是不可通行的障碍， 'S'表示这个地方有一个士兵，全图保证只有一个士兵...， 'E'表示这个地方有一个敌人，全图保证只有一个敌人，士兵可以在上、下、左、右四个方向上移动，走到相邻的可通行的平地上，走一步耗费a个时间单位，士兵从初始地点行动时，不管去哪个方向，都不用耗费转向的代价...答案2023-03-11： Dijkstra算法+优先级队列。代码根据山寨版[chatgpt](https://chatgpt.zcorky.com/)稍做修改写的。...[sj] == 'X' || visited[si][sj][d] { return 11 } // 如果到达终点，返回 a 表示到达终点所需的代价 if mapData...= 11 { p[3] += b } // 返回四个方向中最小的代价，并且取消对该位置的访问标记 ans := min(p[0], min(p[1], min(p[2],

2842 0

2023-01-06：给定一个只由小写字母组成的字符串str，长度为N，给定一个只由0、1组成的数组arr，长度为N， arr == 0表示str中i位

2023-01-06：给定一个只由小写字母组成的字符串str，长度为N，给定一个只由0、1组成的数组arr，长度为N，arri等于 0 表示str中i位置的字符不许修改，arri 等于 1表示str中i...位置的字符允许修改，给定一个正数m，表示在任意允许修改的位置，可以把该位置的字符变成a~z中的任何一个，可以修改m次。...返回在最多修改m次的情况下，全是一种字符的最长子串是多长。1 1)。代码用rust和solidity编写。代码用rust编写。...'a'; aim 1(uint8(aim)+1)) {// 右边界// [l..r)int32 r = 0;// 用了几次修改了// change == m 用完的时候

1.1K1 0

2023-03-11：给定一个N*M的二维矩阵，只由字符‘O‘、‘X‘、‘S‘、‘E‘组成， ‘O‘表示这个地方是可通行的平地， ‘X‘表示这个地方是不可通行的

2023-03-11：给定一个N*M的二维矩阵，只由字符'O'、'X'、'S'、'E'组成，'O'表示这个地方是可通行的平地，'X'表示这个地方是不可通行的障碍，'S'表示这个地方有一个士兵，全图保证只有一个士兵...，'E'表示这个地方有一个敌人，全图保证只有一个敌人，士兵可以在上、下、左、右四个方向上移动，走到相邻的可通行的平地上，走一步耗费a个时间单位，士兵从初始地点行动时，不管去哪个方向，都不用耗费转向的代价...答案2023-03-11：Dijkstra算法+优先级队列。代码根据山寨版chatgpt稍做修改写的。这不得不承认chatgpt很强大，这还是山寨版的，感觉比我自己写得还要好。...b int) int {// 获取地图大小和起点位置n, m := len(mapData), len(mapData[0])startX, startY := 0, 0for i := 0; i 11}// 如果到达终点，返回 a 表示到达终点所需的代价if mapData[si][sj] == 'E' {return a}// 标记该位置已经被访问过

8010 0

2022-03-24：你被请来给一个要举办高尔夫比赛的树林砍树，树林由一个 m x n 的矩阵表示，在这个矩阵中： 0 表示障碍，无法触碰 1 表示地面，可以行走

2022-03-24：你被请来给一个要举办高尔夫比赛的树林砍树，树林由一个 m x n 的矩阵表示，在这个矩阵中： 0 表示障碍，无法触碰 1 表示地面，可以行走比 1 大的数表示有树的单元格，可以行走...，数值表示树的高度每一步，你都可以向上、下、左、右四个方向之一移动一个单位，如果你站的地方有一棵树，那么你可以决定是否要砍倒它。...你需要按照树的高度从低向高砍掉所有的树，每砍过一颗树，该单元格的值变为 1（即变为地面）。你将从 (0, 0) 点开始工作，返回你砍完所有树需要走的最小步数。...如果你无法砍完所有的树，返回 -1 。可以保证的是，没有两棵树的高度是相同的，并且你至少需要砍倒一棵树。答案2022-03-24：时间紧，具体见代码。代码用golang编写。...[lastR][lastC] = 1 } return ans } var next = []int{-1, 0, 1, 0, -1} // 0 1 2 3 4 // i // 行 + next

2511 0

2023-03-16：给定一个由 0 和 1 组成的数组 arr ，将数组分成 3 个非空的部分，使得所有这些部分表示相同的二

2023-03-16：给定一个由 0 和 1 组成的数组 arr ，将数组分成 3 个非空的部分，使得所有这些部分表示相同的二进制值。...答案2023-03-16：给定一个由 0 和 1 组成的数组 arr，需要将其分成三个非空部分，使得每个部分中 1 的数量相等。如果无法做到，则返回 [-1, -1]。...输入：由 0 和 1 组成的数组 arr，长度为 n（1 ≤ n ≤ 3×10^4），且只包含数字 0 和 1。...[1, 5]); ``` 总结和展望：本文介绍了一种简单的算法，可以解决给定一个由 0 和 1 组成的数组 arr，需将其分成三个非空部分，使得每个部分中 1 的数量相等的问题。...在实现代码时，需要注意代码的可读性、正确性和效率，并进行充分的测试和验证。同时，也需要不断学习和探索新的算法思路，以提高自己的编程能力和解决问题的能力。

2592 0

SIFT算法详解

附录1是用opencv2.2实现的二维高斯模糊和分离高斯模糊。表2.2为上述两种方法和opencv2.3开源库实现的高斯模糊程序的比较。 ? 3、尺度空间极值检测尺度空间使用高斯金字塔表示。...3.5 空间极值点检测(关键点的初步探查) 关键点是由DOG空间的局部极值点组成的，关键点的初步探查是通过同一组内各DoG相邻两层图像之间比较完成的。...如图3.4所示，中间的检测点和它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的9×2个点共26个点比较，以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到极值点。 ?...4、关键点定位以上方法检测到的极值点是离散空间的极值点，以下通过拟合三维二次函数来精确确定关键点的位置和尺度，同时去除低对比度的关键点和不稳定的边缘响应点(因为DoG算子会产生较强的边缘响应)，以增强匹配稳定性...4.1关键点的精确定位离散空间的极值点并不是真正的极值点，图4.1显示了二维函数离散空间得到的极值点与连续空间极值点的差别。

4.8K4 2

2021-06-26：给定一个只有0和1组成的二维数组，返回边框全是1的最大正方形面积。

2021-06-26：给定一个只有0和1组成的二维数组，返回边框全是1的最大正方形面积。福大大答案2021-06-26： 1.自然智慧。遍历每个点，复杂度是O（N2）。...每个点往右下看的从1到n正方形，复杂度是O（N），每个正方形，判断边框是否为1，复杂度是O（N）。所以总体时间复杂度是O（N4），额外空间复杂度是O（1）。 2.每个正方形的边框是否为1的优化。...时间复杂度可以优化成O（1）。准备两个二维数组。一个二维数组，记录dpToRighti,表示当前点往右看的1的个数。另一个二维数组，记录dpToDowni,表示当前点往下看的1的个数。...1, 1, 0}, {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1}, {1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1}, {1, 1, 1, 1, 0,...1, 1, 1}, {1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1}, {0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1}, } largest1BorderedSquare1

4031 0

2021-06-26：给定一个只有0和1组成的二维数组，返回边框全是1的最大正方形面积。

2021-06-26：给定一个只有0和1组成的二维数组，返回边框全是1的最大正方形面积。福大大答案2021-06-26： 1.自然智慧。遍历每个点，复杂度是O（N**2）。...每个点往右下看的从1到n正方形，复杂度是O（N），每个正方形，判断边框是否为1，复杂度是O（N）。所以总体时间复杂度是O（N**4），额外空间复杂度是O（1）。 2.每个正方形的边框是否为1的优化。...时间复杂度可以优化成O（1）。准备两个二维数组。一个二维数组，记录dpToRight[i][j],表示当前点往右看的1的个数。...另一个二维数组，记录dpToDown[i][j],表示当前点往下看的1的个数。将近一天的研究，以为时间复杂度可以优化成O（N**2），但实际上并不能，至少我目前没想出来。...1, 1, 1}, {1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1}, {0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1}, } largest1BorderedSquare1

3993 0

2021-12-25：给定一个只由0和1组成的字符串S，假设下标从

2021-12-25：给定一个只由0和1组成的字符串S，假设下标从1开始，规定i位置的字符价值Vi计算方式如下 : 1 i == 1时，Vi = 1； 2 i > 1时，如果Si !...= Si-1，Vi = 1； 3 i > 1时，如果Si == Si-1，Vi = Vi-1 + 1。你可以随意删除S中的字符，返回整个S的最大价值，字符串长度<=5000。来自腾讯。...} func max1(s string) int { if len(s) == 0 { return 0 } str := []byte(s) arr...{ arr[i] = 1 } } return process1(arr, 0, 0, 0) } // 递归含义 : // 目前在arr[index...// index -> 0 ~ 4999 // lastNum -> 0 or 1 // baseValue -> 1 ~ 5000 // 5000 * 2 * 5000 -> 5 * 10^7(过!

5521 0

EXITS：基于极值点低标注成本弱监督实例分割 | CVPR 2024

EXITS将极值点视为真实实例掩模的一部分并将它们传播以识别潜在前景和背景点，所有这些都用于训练伪标签生成器，然后由生成器给出的伪标签反过来用于最终模型的监督学习。...然而，以这种方式训练的伪标签生成器无法生成清晰的对象掩模，因为由于极值点的稀疏性，在训练过程中大多数对象区域保持未标记状态。...Learning Pseudo Label Generator 伪标签生成器的目标是在给定围绕对象裁剪的图像的情况下预测对象的二进制掩码，由一个视觉变换器（ViT）编码器和一个掩码解码器组成。...另一方面，背景点的初始集合 $\mathcal{P}{\textrm{BG}}$ 由位于由极值点定义的边界框之外的点组成。...Training ObjectivePoint loss 设 $(x_i, y_i)$ 表示点 $\mathbf{p}_i$ 的二维坐标，按以下方式构造稀疏二进制掩码 $\hat{\mathbf{Y}

981 0

详解计算机视觉中的特征点检测：Harris SIFT SURF ORB

Harris首先将Moravec算法中的窗口函数由阶跃函数改为二维高斯函数，并通过泰勒展开考察微小移动，也就是说，如果要求E的最大值以明确角点，就可以令，对E做泰勒展开，得记，则上式可以写成...Harris 角点的描述子通常是由周围图像像素块的灰度值，以及用于比较的归一化互相关矩阵构成的。图像的像素块由以该像素点为中心的周围矩形部分图像构成。...少数物体也可以产生大量SIFT特征高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时性 SIFT特征检测的步骤：检测尺度空间的极值点精确定位特征点(Keypoint) 设定特征点的方向参数生成特征点的描述子...在高斯差分尺度空间检测局部极大或极小值，检测点与其同尺度的8个相邻点、上下相邻尺度对应的9 × 2个点进行比较，以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到极值点，极值点的位置可以通过对高斯差分算子求一阶导数得到...对于其中的任意一个检测点都要和它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的9× 2个点共26个点比较，以确保在尺度空间和二维图像位置空间都检测到极值点。也就是，比较是在一个3× 3× 3的立方体内进行。

4.7K3 0

图像特征点|SIFT特征点位置与方向

本次主要为小伙伴们讲解，如何求取关键点的位置和方向。空间极值点（即关键点）检测关键点是由DOG空间的局部极值点组成的，关键点的初步探查是通过同一组内各DoG相邻两层图像之间比较完成的。...如图下图所示，中间的检测点和它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的9×2个点共26个点比较，以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到极值点。 2.1、极值点检测过程 2.1.1、极值点检测示意 ?...+ i], r + j, c + k))//r c为图像的行数和列数，dog_pyr为高斯差分图 return 0; 2.2、关键点定位以上方法检测到的极值点是离散空间的极值点，以下通过拟合三维二次函数来精确确定关键点的位置和尺度...2.2.1、关键点精确定位离散空间的极值点并不是真正的极值点，下图显示了二维函数离散空间得到的极值点与连续空间极值点的差别。利用已知的离散空间点插值得到的连续空间极值点的方法叫做子像素插值。 ?...其中i∈[0,35],h 和H 分别表示平滑前和平滑后的直方图。

2.1K2 0

详述深度学习中优化算法的演变

深度学习模型的目标函数可能有若干局部最优值鞍点和海森矩阵区别于驻点，驻点是导数为0且能取到极值的解，而鞍点是一阶二阶导数都为0的点，比如，它在上不是极值点，但它在0上的一阶导为0，这样的点成为鞍点，...这样目标函数在x轴方向上是局部最小值，但在y轴方向上是局部最大值，但是它的对x的偏导(梯度)和对y的偏导都为0，那怎么判断是鞍点还是极值点呢，即如何求出并判断出二维函数的极值呢，可由二阶泰勒公式进行推导...，这里是数学分析学科的重要内容，需要引入海森矩阵的定义，海森矩阵其实就是多元函数二阶导数构成的矩阵H，这里以二元函数f(x,y)为例子一般来说，海森矩阵是对称阵，因为深度学习中的目标函数的二阶导数一般是连续的...所以深度学习中的损失函数一般是鞍点比极值点更常见，所以需要引入数值优化算法进行近似求解梯度下降算法虽然梯度下降在深度学习中很少被直接使用，但其思想是后续优化算法的基础以一维函数为例，由拉格朗日中值定理...此时可以认为是近10个数的加权平均偏差修正，初始如果等于0会造成初始的数值都偏小，此时可以用一个惩罚分母,即，当t趋近0时，分母离1最远，此时相当于放大，当t很大时，分母项趋近1和之前式子近似所以在实际中

9233 0

SIFT特征点提取「建议收藏」

dog_pyr;//返回高斯差分金字塔 2、空间极值点（即关键点）检测关键点是由DOG空间的局部极值点组成的，关键点的初步探查是通过同一组内各DoG相邻两层图像之间比较完成的。...如图下图所示，中间的检测点和它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的9×2个点共26个点比较，以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到极值点。...][intvl + i], r + j, c + k))//r c为图像的行数和列数，dog_pyr为高斯差分图 return 0; 2.2、关键点定位以上方法检测到的极值点是离散空间的极值点，...2.2.1、关键点精确定位离散空间的极值点并不是真正的极值点，下图显示了二维函数离散空间得到的极值点与连续空间极值点的差别。利用已知的离散空间点插值得到的连续空间极值点的方法叫做子像素插值。...利用DoG函数在尺度空间的Taylor展开式(插值函数)为：上面算式的矩阵表示如下：其中，X求导并让方程等于零，可以得到极值点的偏移量为：对应极值点，方程的值为：其中, X^代表相对插值中心的偏移量

2.1K2 2

【图像配准】SIFT算法原理及二图配准拼接

关键点和尺度空间关键点是指在不同尺度空间的图像下检测出的具有方向信息的局部极值点。...3.关键点定位得到DOG之后，就可以在正数第二层和倒数第二层的范围中寻找极值点(第一层和最后一层无法和相邻两层进行比较)。...箭头方向代表了像素梯度方向，箭头长度代表该像素的幅值。每个4x4的窗口形成一个种子点，一个特征点由4个种子点的信息所组成。...如果匹配成功的关键点大于4，则计算视角变换矩阵，这里使用了cv2.findHomography这个函数，参数设置使用RANSAC方法，返回变换矩阵H(3行x3列)和状态向量(status)(1表示匹配成功...，0表示匹配失败) 将第二幅图进行视角变换，这里用到这样一个函数cv2.warpPerspective，根据变换矩阵进行仿射变换。

5.6K3 0

2023-03-16：给定一个由 0 和 1 组成的数组 arr ，将数组分成 3 个非空的部分，使得所有这些部分表示相同的二进制值。如果可以做到，请返回任

2023-03-16：给定一个由 0 和 1 组成的数组 arr ，将数组分成 3 个非空的部分，使得所有这些部分表示相同的二进制值。...答案2023-03-16：给定一个由 0 和 1 组成的数组 arr，需要将其分成三个非空部分，使得每个部分中 1 的数量相等。如果无法做到，则返回 -1, -1。...输入：由 0 和 1 组成的数组 arr，长度为 n（1 ≤ n ≤ 3×10^4），且只包含数字 0 和 1。...[1, 5]); 总结和展望：本文介绍了一种简单的算法，可以解决给定一个由 0 和 1 组成的数组 arr，需将其分成三个非空部分，使得每个部分中 1 的数量相等的问题。...在实现代码时，需要注意代码的可读性、正确性和效率，并进行充分的测试和验证。同时，也需要不断学习和探索新的算法思路，以提高自己的编程能力和解决问题的能力。图片

1.2K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

【leetcode】#542.01 给定一个由 0 和 1 组成的矩阵，找出每个元素到最近的 0 的距离

在一个由 ‘0‘ 和 ‘1‘ 组成的二维矩

在一个由 ‘0‘ 和 ‘1‘ 组成的二维矩阵内，找到只包含 ‘1‘ 的最大正方形，并返回其面积

2021-03-19：给定一个二维数组matrix，其中的值不是0就是1，返回全部由1组成的最

2023-03-11：给定一个N*M的二维矩阵，只由字符O、X、S、E组成，O表示这个地方是可通行的平地，

2023-01-06：给定一个只由小写字母组成的字符串str，长度为N，给定一个只由0、1组成的数组arr，长度为N， arr == 0表示str中i位

2023-03-11：给定一个N*M的二维矩阵，只由字符‘O‘、‘X‘、‘S‘、‘E‘组成， ‘O‘表示这个地方是可通行的平地， ‘X‘表示这个地方是不可通行的

2022-03-24：你被请来给一个要举办高尔夫比赛的树林砍树，树林由一个 m x n 的矩阵表示，在这个矩阵中： 0 表示障碍，无法触碰 1 表示地面，可以行走

2023-03-16：给定一个由 0 和 1 组成的数组 arr ，将数组分成 3 个非空的部分，使得所有这些部分表示相同的二

SIFT算法详解

2021-06-26：给定一个只有0和1组成的二维数组，返回边框全是1的最大正方形面积。

2021-06-26：给定一个只有0和1组成的二维数组，返回边框全是1的最大正方形面积。

2021-12-25：给定一个只由0和1组成的字符串S，假设下标从

EXITS：基于极值点低标注成本弱监督实例分割 | CVPR 2024

详解计算机视觉中的特征点检测：Harris SIFT SURF ORB

图像特征点|SIFT特征点位置与方向

详述深度学习中优化算法的演变

SIFT特征点提取「建议收藏」

【图像配准】SIFT算法原理及二图配准拼接

2023-03-16：给定一个由 0 和 1 组成的数组 arr ，将数组分成 3 个非空的部分，使得所有这些部分表示相同的二进制值。如果可以做到，请返回任

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐