• 关于

    二维图像有什么用

    的搜索结果

回答

一旦我回顾了对我而言至关重要的Haskell数组库的功能,并编译了一个比较表(仅电子表格:直接链接)。所以我会尽力回答。 我应该在什么基础上选择Vector.Unboxed和UArray?它们都是未装箱的数组,但Vector抽象似乎广为宣传,尤其是在循环融合方面。Vector总是更好吗?如果没有,我什么时候应该使用哪种表示形式? 如果需要二维或多维数组,则最好使用UArray而不是Vector。但是Vector有更好的API来处理向量。通常,Vector不太适合模拟多维数组。 Vector.Unboxed不能与并行策略一起使用。我怀疑不能同时使用UArray,但是至少很容易从UArray切换到盒装Array,看看并行化是否带来的好处超过了装箱成本。 对于彩色图像,我希望存储三位16位整数或三位单精度浮点数。为此,Vector或UArray是否更易于使用?表现更好? 我尝试使用数组表示图像(尽管我只需要灰度图像)。对于彩色图像,我使用Codec-Image-DevIL库读取/写入图像(绑定到DevIL库),对于灰度图像,我使用pgm库(纯Haskell)。 我对Array的主要问题是,它仅提供随机访问存储,但是它不提供许多构建Array算法的方法,也没有随便使用数组例程库(不与线性代数库接口,不允许表达卷积,fft和其他变换)。 几乎每次必须从现有阵列中构建一个新数组时,都必须构造一个中间值列表(就像Gentle Introduction 中的矩阵乘法一样)。数组构建的成本通常超过了更快的随机访问带来的好处,以至于在我的一些用例中,基于列表的表示更快。 STUArray可以为我提供帮助,但我不喜欢与神秘的类型错误以及使用STUArray编写多态代码所需的工作抗争。 因此,数组的问题在于它们不适用于数值计算。在这方面,Hmatrix的Data.Packed.Vector和Data.Packed.Matrix更好,因为它们带有固态矩阵库(注意:GPL许可证)。在性能方面,就矩阵乘法而言,hmatrix足够快(仅比Octave慢一些),但非常耗内存(比Python / SciPy消耗多倍)。 也有用于矩阵的blas库,但它不是基于GHC7建立的。 我对Repa并没有太多的经验,并且我不太了解repa代码。从我的角度来看,它可以使用的矩阵和数组算法的使用范围非常有限,但是至少可以通过该库来表达重要的算法。例如,已经存在用于矩阵乘法和用于 REPA算法中的卷积的例程。不幸的是,似乎卷积现在仅限于7×7内核(对我来说这还不够,但足以满足许多用途)。 我没有尝试过Haskell OpenCV绑定。它们应该很快,因为OpenCV确实非常快,但是我不确定绑定是否完整并且足够好以致于无法使用。而且,OpenCV本质上是非常必要的,充满破坏性的更新。我想很难在其上设计一个美观而有效的功能接口。如果采用OpenCV方式,他很可能会在任何地方使用OpenCV图像表示形式,并使用OpenCV例程对其进行操作。 对于双色调图像,每个像素仅需要存储1位。是否有预定义的数据类型可以通过将多个像素打包成一个单词来为我提供帮助,还是我自己? 据我所知,Unboxed的Bools数组负责打包和解包位向量。我记得在其他库中看过布尔数组的实​​现,在其他地方都没有看到。 最后,我的数组是二维的。我想我可以处理表示形式为“数组数组”(或向量的向量)带来的额外间接,但我更喜欢具有索引映射支持的抽象。谁能推荐标准库或Hackage中的任何内容? 除了Vector(和简单列表)之外,所有其他数组库都能够表示二维数组或矩阵。我想他们避免不必要的间接。

保持可爱mmm 2020-02-07 23:04:16 0 浏览量 回答数 0

问题

2018python技术问答集锦,希望能给喜欢python的同学一些帮助

技术小能手 2019-12-01 19:31:10 2040 浏览量 回答数 2

问题

安卓与iOS百问,开发者系统指南

yq传送门 2019-12-01 20:14:48 27317 浏览量 回答数 26

阿里云试用中心,为您提供0门槛上云实践机会!

0元试用32+款产品,最高免费12个月!拨打95187-1,咨询专业上云建议!

问题

经典动态规划:高楼扔鸡蛋 6月2日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-06-02 16:06:52 3 浏览量 回答数 1

回答

摘要:面试也是一门学问,在面试之前做好充分的准备则是成功的必须条件,而程序员在代码面试时,常会遇到编写算法的相关问题,比如排序、二叉树遍历等等。 在程序员的职业生涯中,算法亦算是一门基础课程,尤其是在面试的时候,很多公司都会让程序员编写一些算法实例,例如快速排序、二叉树查找等等。 本文总结了程序员在代码面试中最常遇到的10大算法类型,想要真正了解这些算法的原理,还需程序员们花些功夫。 1.String/Array/Matrix 在Java中,String是一个包含char数组和其它字段、方法的类。如果没有IDE自动完成代码,下面这个方法大家应该记住: String/arrays很容易理解,但与它们有关的问题常常需要高级的算法去解决,例如动态编程、递归等。 下面列出一些需要高级算法才能解决的经典问题: Evaluate Reverse Polish Notation Longest Palindromic Substring 单词分割 字梯 Median of Two Sorted Arrays 正则表达式匹配 合并间隔 插入间隔 Two Sum 3Sum 4Sum 3Sum Closest String to Integer 合并排序数组 Valid Parentheses 实现strStr() Set Matrix Zeroes 搜索插入位置 Longest Consecutive Sequence Valid Palindrome 螺旋矩阵 搜索一个二维矩阵 旋转图像 三角形 Distinct Subsequences Total Maximum Subarray 删除重复的排序数组 删除重复的排序数组2 查找没有重复的最长子串 包含两个独特字符的最长子串 Palindrome Partitioning 2.链表 在Java中实现链表是非常简单的,每个节点都有一个值,然后把它链接到下一个节点。 class Node { int val; Node next; Node(int x) { val = x; next = null; } } 比较流行的两个链表例子就是栈和队列。 栈(Stack) class Stack{ Node top; public Node peek(){ if(top != null){ return top; } return null; } public Node pop(){ if(top == null){ return null; }else{ Node temp = new Node(top.val); top = top.next; return temp; } } public void push(Node n){ if(n != null){ n.next = top; top = n; } } } 队列(Queue) class Queue{ Node first, last;   public void enqueue(Node n){ if(first == null){ first = n; last = first; }else{ last.next = n; last = n; } }   public Node dequeue(){ if(first == null){ return null; }else{ Node temp = new Node(first.val); first = first.next; return temp; } } } 值得一提的是,Java标准库中已经包含一个叫做Stack的类,链表也可以作为一个队列使用(add()和remove())。(链表实现队列接口)如果你在面试过程中,需要用到栈或队列解决问题时,你可以直接使用它们。 在实际中,需要用到链表的算法有: 插入两个数字 重新排序列表 链表周期 Copy List with Random Pointer 合并两个有序列表 合并多个排序列表 从排序列表中删除重复的 分区列表 LRU缓存 3.树&堆 这里的树通常是指二叉树。 class TreeNode{ int value; TreeNode left; TreeNode right; } 下面是一些与二叉树有关的概念: 二叉树搜索:对于所有节点,顺序是:left children <= current node <= right children; 平衡vs.非平衡:它是一 棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树; 满二叉树:除最后一层无任何子节点外,每一层上的所有结点都有两个子结点; 完美二叉树(Perfect Binary Tree):一个满二叉树,所有叶子都在同一个深度或同一级,并且每个父节点都有两个子节点; 完全二叉树:若设二叉树的深度为h,除第 h 层外,其它各层 (1~h-1) 的结点数都达到最大个数,第 h 层所有的结点都连续集中在最左边,这就是完全二叉树。 堆(Heap)是一个基于树的数据结构,也可以称为优先队列( PriorityQueue),在队列中,调度程序反复提取队列中第一个作业并运行,因而实际情况中某些时间较短的任务将等待很长时间才能结束,或者某些不短小,但具有重要性的作业,同样应当具有优先权。堆即为解决此类问题设计的一种数据结构。 下面列出一些基于二叉树和堆的算法: 二叉树前序遍历 二叉树中序遍历 二叉树后序遍历 字梯 验证二叉查找树 把二叉树变平放到链表里 二叉树路径和 从前序和后序构建二叉树 把有序数组转换为二叉查找树 把有序列表转为二叉查找树 最小深度二叉树 二叉树最大路径和 平衡二叉树 4.Graph 与Graph相关的问题主要集中在深度优先搜索和宽度优先搜索。深度优先搜索非常简单,你可以从根节点开始循环整个邻居节点。下面是一个非常简单的宽度优先搜索例子,核心是用队列去存储节点。 第一步,定义一个GraphNode class GraphNode{ int val; GraphNode next; GraphNode[] neighbors; boolean visited; GraphNode(int x) { val = x; } GraphNode(int x, GraphNode[] n){ val = x; neighbors = n; } public String toString(){ return "value: "+ this.val; } } 第二步,定义一个队列 class Queue{ GraphNode first, last; public void enqueue(GraphNode n){ if(first == null){ first = n; last = first; }else{ last.next = n; last = n; } } public GraphNode dequeue(){ if(first == null){ return null; }else{ GraphNode temp = new GraphNode(first.val, first.neighbors); first = first.next; return temp; } } } 第三步,使用队列进行宽度优先搜索 public class GraphTest { public static void main(String[] args) { GraphNode n1 = new GraphNode(1); GraphNode n2 = new GraphNode(2); GraphNode n3 = new GraphNode(3); GraphNode n4 = new GraphNode(4); GraphNode n5 = new GraphNode(5); n1.neighbors = new GraphNode[]{n2,n3,n5}; n2.neighbors = new GraphNode[]{n1,n4}; n3.neighbors = new GraphNode[]{n1,n4,n5}; n4.neighbors = new GraphNode[]{n2,n3,n5}; n5.neighbors = new GraphNode[]{n1,n3,n4}; breathFirstSearch(n1, 5); } public static void breathFirstSearch(GraphNode root, int x){ if(root.val == x) System.out.println("find in root"); Queue queue = new Queue(); root.visited = true; queue.enqueue(root); while(queue.first != null){ GraphNode c = (GraphNode) queue.dequeue(); for(GraphNode n: c.neighbors){ if(!n.visited){ System.out.print(n + " "); n.visited = true; if(n.val == x) System.out.println("Find "+n); queue.enqueue(n); } } } } } 输出结果: value: 2 value: 3 value: 5 Find value: 5 value: 4 实际中,基于Graph需要经常用到的算法: 克隆Graph 15 2014-04-24 18:55:03回复数 293 只看楼主 引用 举报 楼主 柔软的胖纸 Bbs1 5.排序 不同排序算法的时间复杂度,大家可以到wiki上查看它们的基本思想。 BinSort、Radix Sort和CountSort使用了不同的假设,所有,它们不是一般的排序方法。 下面是这些算法的具体实例,另外,你还可以阅读:Java开发者在实际操作中是如何排序的。 归并排序 快速排序 插入排序 6.递归和迭代 下面通过一个例子来说明什么是递归。 问题: 这里有n个台阶,每次能爬1或2节,请问有多少种爬法? 步骤1:查找n和n-1之间的关系 为了获得n,这里有两种方法:一个是从第一节台阶到n-1或者从2到n-2。如果f(n)种爬法刚好是爬到n节,那么f(n)=f(n-1)+f(n-2)。 步骤2:确保开始条件是正确的 f(0) = 0; f(1) = 1; public static int f(int n){ if(n <= 2) return n; int x = f(n-1) + f(n-2); return x; } 递归方法的时间复杂度指数为n,这里会有很多冗余计算。 f(5) f(4) + f(3) f(3) + f(2) + f(2) + f(1) f(2) + f(1) + f(2) + f(2) + f(1) 该递归可以很简单地转换为迭代。 public static int f(int n) { if (n <= 2){ return n; } int first = 1, second = 2; int third = 0; for (int i = 3; i <= n; i++) { third = first + second; first = second; second = third; } return third; } 在这个例子中,迭代花费的时间要少些。关于迭代和递归,你可以去 这里看看。 7.动态规划 动态规划主要用来解决如下技术问题: 通过较小的子例来解决一个实例; 对于一个较小的实例,可能需要许多个解决方案; 把较小实例的解决方案存储在一个表中,一旦遇上,就很容易解决; 附加空间用来节省时间。 上面所列的爬台阶问题完全符合这四个属性,因此,可以使用动态规划来解决: public static int[] A = new int[100]; public static int f3(int n) { if (n <= 2) A[n]= n; if(A[n] > 0) return A[n]; else A[n] = f3(n-1) + f3(n-2);//store results so only calculate once! return A[n]; } 一些基于动态规划的算法: 编辑距离 最长回文子串 单词分割 最大的子数组 8.位操作 位操作符: 从一个给定的数n中找位i(i从0开始,然后向右开始) public static boolean getBit(int num, int i){ int result = num & (1<<i); if(result == 0){ return false; }else{ return true; } } 例如,获取10的第二位: i=1, n=10 1<<1= 10 1010&10=10 10 is not 0, so return true; 典型的位算法: Find Single Number Maximum Binary Gap 9.概率 通常要解决概率相关问题,都需要很好地格式化问题,下面提供一个简单的例子: 有50个人在一个房间,那么有两个人是同一天生日的可能性有多大?(忽略闰年,即一年有365天) 算法: public static double caculateProbability(int n){ double x = 1; for(int i=0; i<n; i++){ x *= (365.0-i)/365.0; } double pro = Math.round((1-x) * 100); return pro/100; } 结果:calculateProbability(50) = 0.97 10.组合和排列 组合和排列的主要差别在于顺序是否重要。 例1: 1、2、3、4、5这5个数字,输出不同的顺序,其中4不可以排在第三位,3和5不能相邻,请问有多少种组合? 例2: 有5个香蕉、4个梨、3个苹果,假设每种水果都是一样的,请问有多少种不同的组合? 基于它们的一些常见算法 排列 排列2 排列顺序 来自: ProgramCreek 转载于:https://bbs.csdn.net/topics/390768965

养狐狸的猫 2019-12-02 02:11:29 0 浏览量 回答数 0
阿里云大学 云服务器ECS com域名 网站域名whois查询 开发者平台 小程序定制 小程序开发 国内短信套餐包 开发者技术与产品 云数据库 图像识别 开发者问答 阿里云建站 阿里云备案 云市场 万网 阿里云帮助文档 免费套餐 开发者工具 企业信息查询 小程序开发制作 视频内容分析 企业网站制作 视频集锦 代理记账服务 2020阿里巴巴研发效能峰会 企业建站模板 云效成长地图 高端建站