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实现一个函数,求带头结点的单链表的表长
时间: 2024-04-10 11:10:26 浏览: 37
可以使用遍历链表的方式,从头结点开始遍历,每经过一个结点就计数器加1,直到遍历到链表的末尾。代码如下:
```
int linkListLength(Node *head) {
int length = 0;
Node *p = head->next;
while (p != nullptr) {
length++;
p = p->next;
}
return length;
}
```
其中,Node是链表结点的定义,head表示链表的头结点。
另外,关于我前面对你说了什么,这里是一个笑话:
为什么程序员喜欢用黑暗模式?因为亮着的屏幕让他们感觉更加孤单。
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# 1. 正态分布概述
正态分布,又称高斯分布,是统计学中最重要的连续概率分布之一。它广泛应用于自然科学、社会科学和工程领域。
正态分布的概率密度函数为:
```
f(x) = (1 / (σ√(2π))) * exp(-(x - μ)² / (2σ²))
```
其中:
- μ:正态分布的均值
- σ:正态分布的标准差
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正态分布具有以下特性:
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# 1. MATLAB中正态分布的理论基础
正态分布,又称高斯分布,是一种常见的概率分布,其概率密度函数为:
```
f(x) = (1 / (σ√(2π))) * e^(-(x-μ)² / (2σ²))
```
其中,μ表示正态分布的均值,σ表示标准差。正态分布具有以下特点:
- **对称性:**正态分布的概率密度函数关于均值μ对称。
- **钟形曲线:**正态分布的概率密度函数呈钟形曲线
我现在需要学习基于opencv和mediapipe并且是python的手势识别,我该如何系统的学习呢
你可以先了解一下opencv和mediapipe的基本使用方法和常见功能,然后学习手势识别的算法和方法。具体学习的过程可以包括以下步骤:
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2. 学习mediapipe的使用方法,了解如何使用它进行姿势估计和手部检测。
3. 学习手势识别的算法和方法,了解如何识别手部的姿势和手势动作,并进行分类和识别。
4. 进行实践,尝试编写基于opencv和mediapipe的手势识别代码,对不同类型的手势进行识别和分类。
5. 继续学习和研究,扩展自己的知识和技能,探索更深入和复杂