参考链接： Java程序来计算两个集合的并集 java 两个数组求并集 快速和编程指南，介绍如何使用示例程序在java中获得两个未排序数组的联合。 ...1.概述 在本文中，您将学习如何在java中获得两个数组的并集。 并集是两个集合或所有集合中的所有值。 我们可以使用带有数组的HashSet在Java中执行并集函数。...2.两个带数字的整数数组的并集 让我们编写Java程序来打印两个整数数组的并集。 ... 让我们编写Java程序来打印两个String数组的并集。 ... java 两个数组求并集
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。.../images/000011.jpg”# 使用pillow读取图片，获取图片的宽和高img_pillow = Image.open(image_path)img_width = img_pillow.width...： width -> 2000, height -> 1333(1333, 2000, 3)(1333, 2000, 3)(1333, 2000, 3)(1333, 2000, 3) 注意事项：读取出的图像矩阵的...shape是按 高度、宽度、通道数 这个顺序，图像宽度是第一个维度 总结 以上所述是小编给大家介绍的python读取图片的几种方式及图像宽和高的存储顺序，希望对大家有所帮助！...以上就上有关python读取图片的几种方式及图像宽和高的存储顺序的全部内容，学步园全面介绍编程技术、操作系统、数据库、web前端技术等内容。
获取两个list 的交集 #方法一: a=[2,3,4,5] b=[2,5,8] tmp = [val for val in a if val in b] print(tmp) #[2, 5] 获取两个...list 的并集 print list(set(a).union(set(b))) 获取两个 list 的差集 print list(set(b).difference(set(a))) # b中有而a
获取两个list 的交集 #方法一: a=[2,3,4,5] b=[2,5,8] tmp = [val for val in a if val in b] print(tmp) #[2, 5]...获取两个list 的并集 print list(set(a).union(set(b))) 获取两个 list 的差集 print list(set(b).difference(set(a))) # b
今天是算法与数据结构的第18篇文章，我们一起来看一个经典的数据结构——并查集。 首先我们来解释一下这个数据结构的名称，并查集其实是一个缩写，并指的是合并，查指的是查找，集自然就是集合。...所以并查集的全称是合并查找集合，那么顾名思义，这是一个用来合并、查找集合的数据结构。...并查集的定义 集合虽然是一个抽象的概念，但是生活当中关于集合的操作其实不少，只是我们身处其中的时候往往习以为常了。 举个例子，比如A和B两个人都是社会精英，两人名下都有一大笔资产。...据说科学家用这种方法考证了中山靖王刘胜并非刘邦的后裔，而是来自某个不知名的南方种群。 并查集正是解决了这两类集合相关的问题，即集合的合并与查找。...并查集这个算法非常经典，它并不难理解，代码量也很少，效率也高，学习曲线也很平滑，可以说除了使用场景比较窄之外几乎没有缺点。毕竟世上没有完美无缺的算法，这也是算法的魅力所在吧。
一、定义 其实并查集顾名思义就是有“合并集合(Union)”和“查找两个元素是否在同一集合(isSameSet)”两种操作的关于数据结构的一种算法。举个例子。...三、并查集的查找两个元素是否在同一集合操作(isSameSet方法) 现在我们想要执行isSameSet(b,c)方法，即判断b和c是否属于同一集合，同样的，我们可以通过b的父亲指针一直往上找，找到b的最顶部的根节点...然后通过c的父亲指针一直往上找，找到c的最顶部的根节点，也为a。此时我们就可以知道，两者的根节点相等，即b和c属于同一集合。 [ezkllh73ey.png] 四、如何加速整个算法？...比如，并查集的某一状态如下图所示。...[0iwrsm45z5.png] 通过该优化后，可以使得并查集的Union和isSameSet两个操作的时间复杂度均为O(1).
题目跳转 POJ1703 题目大意 有两组人，有两样操作： A x y，输出x和y的关系。没关系，相同，对立。 D x y，表示x和y关系对立。...思路 重新学加权并查集 通过加权代表的相对距离，表示集合内的各人员的类别。 是否在一个集合内表示是不是有关系，具体的关系，是另外维护的。...本题的类别只有2类，所以采用2进制下的加减法——异或实现，更新的原理，如下图。 外部更新，用原来的“父亲”来更新；内部更新，通过递归实现。 此为笔者刚预习的浅见，若有错误，请邮箱或QQ联系，指错。
昨天发布信息后，朋友问我为什么不一次，多分享一些编程技巧。我说要克制，少即是多。每天分享一个编程技巧，如何能够掌握。能坚持学下去，一年365天，不费吹灰之力，就...
1.什么是并集 集合a：1，2，3，4 集合b：3，4，5，6 a和b一共拥有的不重复的元素有1，2，3，4，5，6。 a,b两个集合中所有的不重复的元素即为a与b的并集。...2.union的功能 返回多个集合的并集：即包含了所有集合的元素，重复的元素只会出现一次。 3.union的用法 a_set:在这里作为焦点集合。...PycharmProjects/pythonlearn/python_set/1.py {'name', 'xiaoming', 'xiaogang', 'xiaomu', 'xiaohong'} 进程已结束，退出代码为...进程已结束，退出代码为 0 例2:只需要焦点是一个集合（例子中是a_set），union函数中传入interable就可以。...', '放学时间从6点改为5点'} 7 进程已结束，退出代码为 0 python中的interable是什么？
题目 给你一个 n 个点组成的无向图边集 edgeList ，其中 edgeList[i] = [ui, vi, disi] 表示点 ui 和点 vi 之间有一条长度为 disi 的边。...给你一个查询数组queries ，其中 queries[j] = [pj, qj, limitj] ，你的任务是对于每个查询 queries[j] ，判断是否存在从 pj 到 qj 的路径，且这条路径上的每一条边都...可能的二分法（着色DFS/BFS/拓展并查集） LeetCode 947. 移除最多的同行或同列石头（并查集） LeetCode 990....等式方程的可满足性（并查集） LeetCode 959. 由斜杠划分区域（并查集） LeetCode 1061. 按字典序排列最小的等效字符串（并查集） LeetCode 1101....彼此熟识的最早时间（排序+并查集） LeetCode 1202. 交换字符串中的元素（并查集） LeetCode 1319.
也就是说A和B连通，其实是A所在的集合和B所在的集合合并的过程。看到集合的合并，有没有一点熟悉的感觉？对嘛，上一篇文章当中我们讲的并查集算法就是用来解决集合合并和查询问题的。...那么，显然可以用并查集来维护图中这些点集的连通性。 如果对并查集算法有些遗忘的话，可以点击下方的传送门回顾一下： 四十行代码搞定经典的并查集算法 利用并查集算法，问题就很简单了。...从生成树到最小生成树 接下来，我们为图中的每条边加上权重，希望最后得到的树的所有权重之和最小。 比如，我们有下面这张图，我们希望生成的树上所有边的权重和最小。 ? 观察一下这张图上的边，长短不一。...所以Kruskal算法的原理非常简单粗暴，就是对这些边进行长短排序，依次从短到长遍历这些边，然后通过并查集来维护边是否能够被添加，直到所有边都遍历结束。...(u ,v): continue disjoinset.merge(u, v) res += w print(res) 其实主要都是利用并查集
并查集算法（union-find） 接受了大家的反馈，决定将之前的图论告一段落，我在基础的数据结构和数据处理的场景下找一些好玩的算法来写写。...但是拍脑袋想，我们要遍历 N 次每个集合，真的是一个超级耗时的办法。 那么有什么更加优美的数据结构来解决这类问题呢？其实就是今天要讲的并查集（union-find）。 并查集是什么？...并查集是用来管理元素分组状况的数据结构。并查集可以高效地执行如下操作。不过需要注意并查集虽然可以进行合并操作，但是无法进行分割操作。...•查询元素 a 和元素 b 是否属于同一组•合并 a 和 b 所在的组 ? 并查集的结构 使用树形结构来实现，但不是二叉树。 ? 每个元素对应一个节点，每个组对应一棵树。...是的，请看下期《并查集的 Rank 秩优化》。
一·概念： 并查集是一种树型的数据结构，用于处理不相交集合的合并及查询问题。...并查集在解决元素分组和动态连通性问题上展现出强大的能力，能够高效地处理元素之间的关系，判断元素是否属于同一集合，以及将不同集合进行合并操作。 这里我们就记住：同根就连通，合并总发生在根上。...7.3:图论中的最小生成树算法（如 Kruskal 算法）: 用于判断边的两个端点是否在同一连通分量，若不在，则合并它们所在的连通分量。...在 Kruskal 算法中，对边进行排序，依次取出边，若边的两端不在同一集合，使用并查集的合并操作，最终形成最小生成树。...它在解决网络、社交和图算法等领域的问题时，能够提供简洁有效的解决方案，优化后的并查集在性能上表现出色，是处理集合操作和图论问题的重要工具之一。
执行结果 : names = {'Tom', 'Jerry', 'Jack'}, type = names = set(), type = 二、获取两个集合的差集...- 集合 A 有集合 B 没有 获取两个集合的差集 : 集合 A 有集合 B 没有 集合A.difference(集合B) 该函数会得到一个新集合 , 原来的 集合 A 和 集合 B 都不变 ; 代码示例...difference_update(num2) print(num1) # {1} 原集合被改变 print(num2) # {2, 3, 4} 参数 也就是 消除参照集合 不变 执行结果 : {1} {2, 3, 4} 四、获取两个集合的并集...- 集合 A 与集合 B 合并 获取两个集合的并集 : 将 集合 A 与集合 B 中的元素合并到一个新集合中 ; 集合A.union(集合B) 该函数会得到一个新集合 , 原来的 集合 A 和 集合...(num2) print(num1) # {1, 2, 3} 原集合不变 print(num2) # {2, 3, 4} 原集合不变 print(num3) # {1, 2, 3, 4} 得到的新的并集集合
这些算法更喜欢混乱的物体分散的场景，并且有一个显着的缺点：它们都忽略了抓取和目标之间的融合。例如，如果要求机器人从垃圾箱中获取苹果，则这些算法将无效，因为他们无法知道哪个抓取属于苹果。...这些算法在单个对象数据集上进行训练，并专注于单个目标的抓取检测，这意味着它们在对象堆叠和重叠场景上的性能有限。 为了在实践中应用机器人抓取，一些作品处理对象杂乱的场景。...所有潜在的抓取都能在RoI上检测到。 抓握检测网络经过训练，不仅可以输出抓取矩形，还可以确定抓取是否属于RoI。在抓取检测网络中，在RoI池和抓取检测器之间添加了三个残差块，以扩大特征图的感受野。...我们的算法不会受到这些问题的影响，这些问题可以从大的接收场中受益。直观地，抓握探测器不仅可以检测抓取，还可以判断抓握是否属于目标。...实际上，用于对象检测的RoI数设置为300。 自我比较 在实验中，我们尝试不同的锚设置，以查看对模型性能的影响。使用两种不同的锚尺寸，包括12×12和24×24。
该方法用于求取包含输入图像中物体轮廓或者二维点集的最大外接矩形。返回值为Rect对象，可直接用rectangle（）方法绘制矩形。...该方法用于求取输入二维点集合的最小外接矩形。返回值为RotateRect对象。RotateRect类型和Rect类型虽然都是表示矩形，但是在表示方式上有一定的区别。...参数四：closed，逼近曲线是否闭合的标志，true表示封闭，false，表示不封闭。 该方法使用的是Douglas-Peucker algorithm（道格拉斯-普克算法）。...Douglas-Peukcer算法由D.Douglas和T.Peueker于1973年提出，也称为拉默-道格拉斯-普克算法、迭代适应点算法、分裂与合并算法、D-P算法)是将曲线近似表示为一系列点，并减少点的数量的一种算法...算法的基本思路为： 对每一条曲线的首末点虚连一条直线，求所有点与直线的距离，并找出最大距离值dmax，用dmax与限差D相比： 若dmax＜D，这条曲线上的中间点全部舍去； 若dmax≥D，保留dmax
很快，研究人员改进了 CNN 来进行对象定位与检测，并称这种结构为 R-CNN（Region-CNN）。R-CNN 的输出是具有矩形框和分类的图像，矩形框围绕着图像中的对象。...以下是 R-CNN 的工作步骤： 使用我们称为选择性搜索的算法扫描输入图像，进而查找可能的对象，生成大约 2000 个候选区域， 在每个候选区域上运行 CNN， 获取每个 CNN 的输出并将其输入：...为了训练我们的算法，我们需要一个包含带有对象的图像的训练集，这些对象必须在它们上面有边界框。 通过这种方式学习，算法学习如何在对象上放置矩形框以及放置在何处。...在训练期间，算法也要学习调整对象边界框中的高度和宽度。 ? 上图是我们用于目标检测的训练数据集的示例。 这些数据集必须包含在图像中标记类别的对象。...我们将输入图像划分为网格集。 然后我们围绕这些网格制作几个不同宽高比的矩形框。 我们在这些框中应用卷积来研究这些网格中是否存在对象。这里的一匹黑马在图像中更靠近摄像头。
Spatial RDDs Layer：这一层扩展了Spark的RDD，生成Spatial RDDs (SRDDs)，可以有效地跨机器分割SRDD数据元素，并引入了新的并行的空间转换和动作操作，为用户编写空间数据分析程序提供了更直观的接口...每个空间对象存储为点、矩形或多边形类型。...连接算法步骤： 首先遍历两个输入SRDDS中的空间对象，进行SRDD分区操作，并判断是否需要建立分区空间索引。 然后，算法通过它们的键(网格id)连接这两个数据集。...如果目标数据集有分区空间索引，则循环遍历连接数据集的要素，通过分区空间索引查询符合连接关系的目标数据。 如果没有索引，则进行嵌套循环，判断同一网格中连接数据集和目标数据集两两要素之间是否符合连接关系。...最终得到符合连接关系的结果集。 以连接要素为Key，目标要素为Value，对结果集进行分组聚合，除去重复目标数据，得到最终的结果集。
而SSD和YOLO系列算法则是使用一个网络同时产生候选区域并预测出物体的类别和位置，所以它们通常被叫做单阶段检测算法。 上文中提到，穷举法来获取候选区域是不现实的。...--- 3.锚框（Anchor box） 目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标，并调整区域边缘从而更准确地预测目标的真实边界框（ground-truth...例如在基于锚框的目标检测算法中，我们知道当锚框中包含物体时，我们需要预测物体类别并微调锚框的坐标，从而获得最终的预测框。...此外，在后面NMS的计算过程中，同样也要使用交并比来判断不同矩形框是否重叠。...xyxy时 import numpy as np #计算IoU，矩形框的坐标形式为xyxy def box_iou_xyxy(box1, box2): # 获取box1左上角和右下角的坐标
Y：获取或设置矩形左上角的 Y 坐标。 Width：获取或设置矩形的宽度。 Height：获取或设置矩形的高度。 Location：获取或设置矩形的左上角的坐标。 Size：获取或设置矩形的大小。...Left：获取矩形左侧的 X 坐标。 Top：获取矩形顶部的 Y 坐标。 Right：获取矩形右侧的 X 坐标。 Bottom：获取矩形底部的 Y 坐标。...，高度为150的矩形对象了。...，表示两者的并集 描述：用于计算两个矩形的并集。...示例： 这些静态方法允许您在处理矩形时执行常见的操作，如检测包含关系、计算交集和并集以及创建矩形。它们在图形处理和布局管理中非常有用。
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