[Python]OD算法在OD实际运用转化参考清单

OD算法清单

算法	你的掌握程度	ADAS应用场景
合并区间	熟练	传感器视野重叠区合并、时间戳对齐区间合并
打家劫舍（环形DP）	熟练	AEB分级决策、路径规划的奖励最大化
最大子数组和	熟练	信号质量评估、连续帧置信度累积
岛屿数量（DFS/BFS）	熟练	障碍物聚类、可行驶区域分割
括号匹配递归版	熟练	嵌套协议的解析（如CAN FD的包结构）
螺旋矩阵III	熟悉	传感器扫描轨迹、路径覆盖规划
字符串交替提取	熟悉	多路传感器数据流交织解析
十进制转二进制	熟悉	信号编码/解码、状态位映射
字母异位词分组	熟悉	传感器ID归一化、同义信号归类

---

学习路线（分三个阶段）

第一阶段：直接映射（你最熟悉的算法 → 最直接的ADAS应用）

**目标：**​ 让你立刻看到算法在ADAS中的用途，建立信心。

周次	算法	ADAS应用	具体产出
第1周	合并区间	多传感器视野重叠区计算	写一个函数，输入多个雷达/摄像头的视野范围（区间），输出它们的重叠区域
第2周	打家劫舍	AEB分级决策	用DP决定"是否刹车"以及"刹多大力度"，使安全收益最大
第3周	最大子数组和	信号质量评估	分析一段时间的传感器信号，找出最稳定的连续片段
第4周	岛屿数量	障碍物聚类	用DFS把激光雷达点云聚类成独立的障碍物

第二阶段：深入应用（需要一点领域知识的算法）

**目标：**​ 结合ADAS的专业场景，提升深度。

周次	算法	ADAS应用	具体产出
第5-6周	DFS/BFS	可行驶区域搜索、泊车路径规划	在栅格地图上找出一条可行路径
第7-8周	螺旋矩阵	传感器扫描轨迹模拟	模拟激光雷达的螺旋扫描模式
第9-10周	位运算	CAN信号解析	从CAN帧中提取车速、转速等信号（就是我们之前那道题）

第三阶段：综合实战（多个算法组合解决一个完整问题）

**目标：**​ 把多个算法串联成一个完整的ADAS功能模块。

周次	项目	涉及的算法	具体产出
第11-12周	简易AEB系统	合并区间 + 打家劫舍 + 最大子数组和	输入模拟传感器数据，输出刹车决策和置信度
第13-14周	障碍物检测与跟踪	岛屿数量 + DFS + 合并区间	输入点云数据，输出障碍物列表和轨迹
第15-16周	综合Demo	以上全部	一个完整的ADAS感知-决策流水线

---

本周任务（第1周）：合并区间 → 传感器视野重叠区计算

问题描述

假设一辆车上有3个传感器：

• 前置摄像头：视野范围 -30°, 30°（相对于车头方向）
• 左前角雷达：视野范围 10°, 70°
• 右前角雷达：视野范围 -70°, -10°

问：哪些角度范围被至少两个传感器覆盖？

这就是典型的合并区间问题变体------不是合并所有区间，而是找出重叠次数 ≥ 2 的区域。

解法思路

1. 将所有区间的端点标记为"起点"或"终点"

2. 排序后遍历，用一个计数器记录当前被多少个传感器覆盖

3. 当计数器 ≥ 2 时，记录当前区间

   def find_overlap_zones(intervals):
   events = []
   for start, end in intervals:
   events.append((start, 1)) # 起点，覆盖数+1
   events.append((end, -1)) # 终点，覆盖数-1
   events.sort() # 按位置排序

    count = 0
    overlap_start = None
    result = []
    
    for pos, delta in events:
        if count >= 2 and overlap_start is not None:
            result.append((overlap_start, pos))
            overlap_start = None
        count += delta
        if count >= 2 and overlap_start is None:
            overlap_start = pos
    
    return result

   sensors = [(-30, 30), (10, 70), (-70, -10)]
   print(find_overlap_zones(sensors))

   输出：[(-30, -10), (10, 30)]