目录1.时间复杂度计算1.1时间复杂度例题1.1.1例题1.1.2例题1.1.3例题1.1.4例题1.2时间复杂度leetcode例题1.时间复杂度计算 首先，我们需要了解时间复杂度是什么：算法的时间复杂度是指算法在编写成可执行程序后，运行时需要耗费的时间资源——通俗的讲，就是一个算法运行的快慢。（算法中基本操作的次数）由于计算具体的执行次数太过麻烦所以引入——大O的渐进表达式（估算）1.1时间复杂度例题利用大O的渐进表达式计算时间复杂度1.1.1例题解答：F(N)=2*N+10 由于常数对结果影响不大，直接用大O渐进表达式表示：时间复杂度为O(N)1.1.2例题 解析：由于循环
目录1049最后一块石头的重量II494目标和 474一和零1049最后一块石头的重量IIclassSolution{public:constintN=1505;intlastStoneWeightII(vector&stones){vectordp(N);intsum=0;for(inti=0;i=stones[i];j--){dp[j]=max(dp[j],dp[j-stones[i]]+stones[i]);}}returnsum-dp[tar]-dp[tar];}};时间复杂度O(mn)m是石头的总重量的一半空间复杂度O(m)494目标和 设sum为数组的总和设加上部分的和为l，减去部
class083动态规划中用观察优化枚举的技巧-下【算法】算法讲解083【必备】动态规划中用观察优化枚举的技巧-下code11235.规划兼职工作//规划兼职工作//你打算利用空闲时间来做兼职工作赚些零花钱，这里有n份兼职工作//每份工作预计从startTime[i]开始、endTime[i]结束，报酬为profit[i]//返回可以获得的最大报酬//注意，时间上出现重叠的2份工作不能同时进行//如果你选择的工作在时间X结束，那么你可以立刻进行在时间X开始的下一份工作//测试链接:https://leetcode.cn/problems/maximum-profit-in-job-schedu
最近做了一些关于激光雷达的实验，并了解了一些雷达点云配准的算法在这里给大家分享一下，也算是记录一下学习的过程，留下一点自己的理解。1.为什么要点云配准因为雷达采集到的点云信息需要进行数据融合，得到效果更好的点云数据。这里点云信息的不同主要体现在三个方面：不同的时间不同视角不同设备目前应用最广泛的点云精配准算法是：迭代最近点（ICP）和正态分布变化算法(NDT)2.点云配准的过程通过一定的旋转和平移变化将不同坐标系下的两组或者多组点云数据统一到同一坐标系下。这个过程可以通过旋转矩阵和平移矩阵来完成。这里面相对复杂一点是旋转矩阵，旋转角度直接作用于点上，在x，y，z轴上的旋转举证可以写成： 这里
💝💝💝欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术点,如集合,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务,Netty等常用开发工具系列:罗列常用的开发工具,如IDEA,Mac,Alfred,electerm,Git,typora,apifox等数据库系列:详细总结了常用数据库mysql技术点,以及工作中遇到的mysql问题等懒人运维系列:总结好用的命令,解放双手
⛄一、多无人机协同作业简介0引言多架无人机组成无人机集群可以协同完成任务，是未来无人机的发展方向。组成无人机集群的多架无人机通过机间链路互相通信实现协作，可以迅速准确地执行路径规划、协同侦察、协同感知和协同攻击等复杂任务。为实现无人机集群协作的诱人前景，国内外都积极开展了相关研究工作。美国方面，美国国防预先研究计划局(DARPA)于2015年推出“小精灵”项目，计划研制具备自组织和智能协同能力的无人机蜂群系统。美国防部战略能力办公室(SCO)2014年启动了“无人机蜂群”项目，旨在通过有人机空射“灰山鹑”微型无人机蜂群执行低空态势感知和干扰任务。美国海军研究局(ONR)于2015年公布了“低成
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文章目录1简介2传统机器视觉的手势检测2.1轮廓检测法2.2算法结果2.3整体代码实现2.3.1算法流程3深度学习方法做手势识别3.1经典的卷积神经网络3.2YOLO系列3.3SSD3.4实现步骤3.4.1数据集3.4.2图像预处理3.4.3构建卷积神经网络结构3.4.4实验训练过程及结果3.5关键代码4实现手势交互5最后1简介今天学长向大家介绍一个机器视觉项目基于机器视觉opencv的手势检测手势识别算法2传统机器视觉的手势检测普通机器视觉手势检测的基本流程如下：其中轮廓的提取，多边形拟合曲线的求法，凸包集和凹陷集的求法都是采用opencv中自带的函数。手势数字的识别是利用凸包点以及凹陷点和
各路方法有的失于更新，有的不够细致，权当记录一下自己鼓捣了一天半的心路历程，如有单纯开发需要的同学，在文末附了编译好的include文件夹和lib库，可自取后VS-调试属性-VC++目录-包含目录填include文件夹位置，库目录填lib文件夹位置即可。配置过程1.下载源码 直接从github上https://github.com/openssl/openssl/tree/OpenSSL_1_1_1-stable上code-downloadzip即可，下下来解压到同名文件夹（此处注意最好找一下stable版本的branch，不然有些功能可能会不完备？）2.下载perl
一、构造如下SM2签名算法过程1 Sig1r1= F2BFC778C66127C74E3613FAA1AB6E207059740B317597A78BBFCDF58AED0A51 Sig1s1=4FC719D00334CCC23098036DEEAA71DB464A076EFA79283389D3414D70659E88 私钥d=B3124DC843BB8BA61F035A7D0938251F5DD4CBFC96F5453B130D890A1CDBAE32 公钥P=DC9A1F6E4334DDAC74E5104AC1
