算法

普遍应用于前背景分割，立体视觉、抠图等。 GraphCuts图是在普通图的基础上多了2个顶点，这2个顶点分别用符号**”S”和”T”**表示，统称为终端顶点。其它所有的顶点都必须和这2个顶点相连形成边集合中的一部分。所以Graph Cuts中有两种顶点，也有两种边。 第一种顶点和边是：第一种普通顶点对应于图像中的每个像素。每两个邻域顶点（对应于图像中每两个邻域像素）的连接就是一条边。这种边也叫n-links。 第二种顶点和边是：除图像像素外，还有另外两个终端顶点，叫S（source：源点，取源头之意）和T（sink：汇点，取汇聚之意）。每个普通顶点和这2个终端顶点之间都有连接，组成第二种边。这种边也叫t-links。 PCL中实现最小割算法： （1）构造图：对于一个给出的点云，算法会以点云中每一个点，另加一个source（源点）、一个sink（汇点），作为GraphCut图的顶点；点云中每个点与其近邻连线所形成的边叫n-links，与sink、source连线形成的边叫t-links。 （2）对边赋权值： （3）最小割计算：将点云分为前景和背景。 代码: # include <iostream> # include <vector> # include <pcl/io/pcd_io.h> # include <pcl/point_types.h> # include <pcl

【0】README 0.1） 本文总结于 数据结构与算法分析， 源代码均为原创， 旨在 理解 “Huffman编码（Huffman树）” 的idea 并用源代码加以实现； 0.2） Huffman树的构建算法属于 贪婪算法 ， 贪婪算法的基础知识参见： 　 http://blog.csdn.net/pacosonswjtu/article/details/50071159 【1】Huffman 编码 1.1）贪婪算法的第二个应用： 文件压缩； 1.1.1）标准的 ASCII字符集： 它由大约100个 可打印字符组成，为了把这些字符区分开， 需要 |log100|（不小于等于log100） = 7个 比特； 1.1.2）看个荔枝：（使用一个标准编码方案） 设一个文件， 它只包含字符 a, e, i, s, t, 加上一些空格和 newline（换行）。 进一步设该文件有10个a、15个e、12个i、3个s、4个t、13个空格以及一个 newline， 如图10-8所示， 这个文件需要174个bits 来表示，因为有58个字符，每个字符3个bits； 1.2）现实中的事实： 文件可能相当大。 许多大文件是某个程序的输出数据，而在使用频率最大和最小之间的字符间通常存在很大的差别； 1.2.1）出现的问题： 是否有可能提供一种更好的编码降低总的所需bits数量 2.2）解决方法：

通常解决并理解一个动态规划问题需要以下 4 个步骤： 利用递归回溯解决问题 利用记忆表优化（自顶向下的动态规划） 移除递归的部分（自底向上的动态规划） 使用技巧减少时间和空间复杂度 来源： https://www.cnblogs.com/ZJPaang/p/11638557.html

参考文章： https://fracpete.github.io/python-weka-wrapper/install.html 需要将JDK写到环境变量里面去 安装步骤如网站所示。 貌似还需要更新一下pip和setuptools 除此以外： 在javabridge安装时报错，需要在之前再安装一个Cython。 再安装python-weka-wrapper即可。 来源： CSDN 作者： red_west 链接： https://blog.csdn.net/red_west/article/details/104750170

介绍一个简单易懂然后又让你拍案叫绝的算法！ 这个算法的代码量很少，却很惊艳。 它就是传说中的 洗牌算法 ！ 小技巧：看到一个好答案，想点赞又嫌麻烦，可以双击屏幕自动点，既能鼓舞作者，又能很方便自己下次再看。我用这个方法，已经快速标记 10 来个好文章了。 先来思考一个问题：有一个大小为 100 的数组，里面的元素是从 1 到 100 按顺序排列，怎样随机的从里面选择 1 个数？ 最简单的方法是利用系统的方法 Math.random() * 100 ，这样就可以拿到一个 0 到 99 的随机数，然后去数组找对应的位置就即可。 接下来在思考一个问题： 有一个大小为100的数组，里面的元素是从 1 到 100 按顺序排列，怎样随机的从里面选择 50 个数？ 注意数字不能重复！ 注意数字不能重复！ 注意数字不能重复！ 如果根据上面的思路，你第一想法是：随机 50 次不就行了？ 但是，这样做有个很明显的 bug ：数字是会重复的。 修改一下？ 弄一个数组，把每一次随机的数都放到数组里，下一次随机就看这个数组里面有没有这数，有的话就继续随机，直到这个数组里面有 50 个数字就停止。 这样是可以的！ 但，还是有个小问题，考虑一下极端情况：有一个大小为100的数组，里面的元素是从 1 到 100 按顺序排列，怎样随机的从里面选择 99 个数。 如果按照上面的方法操作

导读 地图软件现在已成为人们出行必备的重要辅助工具。为了实现准确的导航，首先必须准确确定人或车的当前位置。因此，定位技术就是实现导航功能的基石。 本文较系统的介绍了手机、车机导航定位中使用的关键技术，以及高德地图在这些关键技术中的进展。最后，讨论了在传统导航向自动驾驶的演进过程中，定位技术的演进路径。 1.导航定位框架 导航定位的核心业务目标是为导航服务提供连续可靠的定位依据，包括：当前在哪条路上，是否偏离路线，距离下一个路口有多远，等等。 为实现这一目标，首先需要接收定位信号输入。最常见的定位信号是GPS，其可以提供全域米级精度（5~10m）的位置信息。在此基础上，大部分手机同时配置了惯性传感器（陀螺仪、加速度计）和磁力计，还有部分手机配置了气压计，可以感知高程方向的位置变化。 对于车机，通过CAN总线获取的车速脉冲、方向盘转角等信息是另一类重要的定位输入。基于上述定位信号，应用姿态融合、航位推算等算法，计算出连续可靠的位置和姿态。再依据地图数据将人/车的实际位置与地图道路关联，实时判断当前是否已经偏离导航路线，或更新当前在导航路线中的相对位置。 图1 导航定位框架 在上述定位框架中，针对不同端的形态（手机/车机），输入定位信号的配置不同，使用的定位技术及覆盖的定位场景也不同。 对于手机，存在步行、骑行、驾车等多种使用场景，需要对用户行为进行识别。在步行场景下，由于速度较低

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。 文章主要内容分为三个部分。 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础。 第二部分结合MySQL数据库中MyISAM和InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引、非聚集索引及覆盖索引等话题。 第三部分根据上面的理论基础，讨论MySQL中高性能使用索引的策略。 摘要 数据结构及算法基础 索引的本质 B-Tree和B+Tree 为什么使用B-Tree（B+Tree） MySQL索引实现 MyISAM索引实现 InnoDB索引实现 索引使用策略及优化 示例数据库 最左前缀原理与相关优化 索引选择性与前缀索引 InnoDB的主键选择与插入优化 后记 参考文献 数据结构及算法基础 索引的本质 MySQL官方对索引的定义为： 索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构。 我们知道，数据库查询是数据库的最主要功能之一

1.冒泡排序 比较大小，互换顺序 2.选择排序 选出最小值，插入新数组 3.插入排序 比较大小，将基值插入到合适的位置 4.快速排序 分组排序，递归调用，当长度为1时返回结果 来源： https://www.cnblogs.com/chujunqiao/p/12446891.html

来源： CSDN 作者： _鲸落 链接： https://blog.csdn.net/qq_44639839/article/details/104742885

文章目录 字符串匹配问题 KMP算法 简介 前缀/后缀/部分匹配表 甲的疑问1：k = next[k-1]是什么鬼？ 结论 得到部分匹配表后匹配过程 算法特点 字符串匹配问题 引用知乎用户 灵茶山艾府 的举例，假设我们有两个角色，甲和乙 甲 : abbaabbaaba 乙 : abbaaba 一天清晨，乙对甲说，你心里到底有没有我，告诉一下我在你心中的位置。甲心中一紧，从头开始一一与乙的字符进行比较。 但是，前面的六位都能匹配，当比较到第七位时，不匹配。甲试着像往常一样暴力匹配，回退到自己的第二个字符，从乙的开头开始继续比较。这一位匹配，则继续匹配下一位，不匹配再回退到上一次开始匹配的下一个字符重头开始匹配。如下图所示： 这样没过一会儿，甲就对乙说，我找到了，放心吧，我心里一直有你呢，然后骄傲地告诉了乙在自己心中的具体位置。乙表示还不错，一是觉得心里面有它，二是甲的查询速度这么快，说明甲没有其他相好的再心里(甲心里存放的字符数目较少). 但终有一天，甲心中想的相好的越来越多，而且这些相好的很大一部分还和乙很像，这样，甲的字符串就变得越来越长。 又是一个清晨，乙又对甲说，你心里到底还有没有我。甲JH一紧，捏了一把冷汗，心想自己心里现在不是那么干净，相好的那么多，要是还像以前那么暴力搜索，不知道要找到什么时候。果然，乙又开口了，快告诉我在你心中的位置。不过，乙又说，今天天气好