个人认为sherwood算法严格意义上不是一个算法，而是一个随机处理过程，我将原始算法经过sherwood处理后的算法称为sherwood算法。使用Sherwood处理后的算法能够平滑不同输入实例的执行时间。设A是一个确定算法，f(x)是解某个实例x的执行时间，设n是一整数，Xn是大小为n的实例的集合.假定Xn中每一个实例是等可能出现的，则算法A解一个大小为n的实例的平均执行时间是: 这
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2024-01-21 07:02:23
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算法是程序的灵魂,而排序算法 是算法的入门经典,作者在此用python亲自实现了7种主流的排序算法,并做简短的说明.
排序算法
学习难度:桶排序 < 冒泡排序 < 选择排序 < 插入排序 < 快速排序 < 归并排序 < 希尔排序桶排序(简化版)桶排序: 将列表中最大数与最小数之间的数全部做成标签,贴到N个桶上 将每个元素放到对应值
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2024-06-07 09:44:58
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# 110. 平衡二叉树---题目来源：力扣(LeetCode)[https://leetcode-cn.com/problems/balanced-binary-tree](https://leetcode-cn.com/problems/balanced-binary-tree)## 题目---给定一个二叉树，判断它是否是高度平衡的二叉树。本题中，一棵高度平衡二叉树定义为：一个二叉树每个节点
1.使用imhist()函数求图片直方图的时候，如果是RGB彩色图，则要首先调用rgb2gray()函数将其转化为灰度图。eg: 1 ImageData=imread('baby.jpg');
2 I=rgb2gray(ImageData );
3 figure(1);
4 subplot(2,1,1);
5 imshow(ImageData);
6 subplot(2,1,2);
7 i
摘要：本文介绍了一种通过对图像的直方图进行变换操作而使图像得到有效增强的程序算法，并从数学的角度对程序算法的实现原理做了较为详细的描述。关键词：图像处理；灰度直方图；直方图均衡化；直方图规定化；单映射规则；组映射规则；统计概率 前言 图像增强处理技术一直是图像处理领域一类非常重要的基本图像处理技术。通过采取适当的增强处理可以使原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图片处理成清楚、明晰的富含大量有用信
1. 线性变换代码： import cv2
import random
import imutils
import numpy as np
# 彩色图像每个像素值是[x,y,z], 灰度图像每个像素值便是一个np.uint8
image = cv2.imread('E:/1.PNG')
gray_img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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2024-09-01 10:03:19
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我们之前对直方图有一个大概的了解，它可以将图像的不同颜色的像素值在坐标上表示出来，现在我们来讨论直方图的均衡化，在基本概念的基础上来进行实战化。假设有一个图像，其像素值仅局限于某些特定范围的值。举个例子，其比较明亮的图像区域所有的像素仅局限于高值，但实际上一个好的图像，其像素会来源于图像上的所有区域。所以我们需要拉伸/伸展直方图，这也是直方图均衡化所做的。而这样的做法通常也可以优化图像的对比度：这
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2024-10-09 19:51:56
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一、算法简介1、定义算法是一组完成任务的指令；有限步骤内解决数学问题的程序；为解决某项工作或某个问题，所需要有限数量的机械性或重复性指令与计算步骤。2、算法的条件（5）输入性，输出性，明确性，有限性，有效性。3、时间复杂度O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n!)4、常见的大O运行时间（n一般为元素的个数）：O(
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2023-08-10 15:24:31
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1.算法定义 算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。一个
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2023-06-30 11:55:06
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A*算法python简单可视化实现A*算法详解：A*算法详解python实现:使用堆优化加快查找最小代价点 详细流程都写在注释里了使用方法：# 参数为地图高、宽、方格尺寸、起点坐标（0开始）、终点坐标（0开始）、延迟时间
demo = MiniMap(20, 30, 30, (0, 0), (29, 19), 0.05)鼠标左键单击方格添加/删除障碍物，中键重置路径（不改变障碍物），右键开始寻路。
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2023-09-03 11:53:14
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今天一个Python学习的干货。几个印度小哥，在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全，现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容：一是各种算法的基本原理讲解，二是各种算法的代码实现。传送门在此：https://github/TheAlgorithms/Python简单介绍下。算法的基本原理讲解部分，包括排序算法、搜索算法、插值算法、跳跃搜索算法、快速选择算
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2023-07-04 20:26:32
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算法的五大特性：1、输入：有0个或多个输入2、输出：有0个或多个输出3、确定性：算法每一步都有一定的含义，不会出现二义性4、有穷性：算法在执行有限的步骤之后会结束，而不是无线循环执行。5、可行性：算法的每一步都是可行的 如果 a+b+c=1000，且 a^2+b^2=c^2（a,b,c 为自然数），如何求出所有a、b、c可能的组合? &nbs
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2024-05-17 01:30:40
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文章目录1 KNN算法原理1.1 基本概念1.2 KNN算法原理1.3 实现步骤1.3 KNN算法优缺点2 python手工实现KNN算法2.1 KNN算法预测单个数据2.2 KNN算法预测数据集2.3 sklearn实现KNN算法 1 KNN算法原理1.1 基本概念KNN（K-NearestNeighbor）即K近邻算法，是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K近邻，就是K个最近的邻居的意
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2023-10-26 11:41:37
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概述在蓝牙LE Spec中，有一个很重要的概念就是加密，加密分为SMP和链路层加密（Link Layer Security），其实就是为了安全考虑的各种加密和秘钥生成方法。为了解决中间人攻击，监听，安全的问题，Spec定义的一堆加密函数及其使用方法。其中SMP主要实现链路层link key和其他key的生成和分发功能，而链路层加密确保对空口数据的进行加密，防止被交互数据被监听。在芯片具体实现中，经
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2024-01-16 15:04:55
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个人笔记 仅供参考一、基础知识本文主要介绍python开始学习应该掌握的一些基础知识。1、算法算法即解决一个问题的方法，由一系列必须按照顺序执行的操作说明组成，其中有些可以直接完成，有些需要特别注意，还有一些粗腰重复多次。2、数和表达式交互式python解释器可用作计算器，例如执行如下操作>>> 2+2
>>> 53672+235253这只是常见的运算，除法的运
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2023-09-22 15:41:19
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看这个算法之前，最好先看下匈牙利算法，KM算法 是建立在匈牙利算法基础上实现的对于这个算法最有误区的地方，个人感觉还是在 X 集合 -d 和 Y 集合 + d之后 还要进行操作，再加上 深搜递归操作 ，理解容易产生误区，在这里我给出一组模板的测试数据来帮助初学者理解注意观察： visx[],visy[],lx[],ly[],linky[],在调用中的变化：3 4
几个印度小哥，在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全，现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容：一是各种算法的基本原理讲解，二是各种算法的代码实现。传送门在此：简单介绍下。算法的基本原理讲解部分，包括排序算法、搜索算法、插值算法、跳跃搜索算法、快速选择算法、禁忌搜索算法、加密算法等。这部分内容，主要介绍各种不同算法的原理，其中不少介绍还给出了动态示意图，以更初学者能
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2024-02-23 09:30:15
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本文是一些机器人算法(特别是自动导航算法)的Python代码合集。其主要特点有以下三点：选择了在实践中广泛应用的算法；依赖最少；容易阅读，容易理解每个算法的基本思想。希望阅读本文后能对你有所帮助。前排友情提示，文章较长，建议收藏后再看。目录一、环境需求二、怎样使用三、本地化3.1扩展卡尔曼滤波本地化3.2 无损卡尔曼滤波本地化3.3粒子滤波本地化3.4直方图滤波本地化四、映射4.1高斯网格映射4.
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2023-07-07 09:43:54
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时间复杂度：假设存在函数g，使得算法A处理规模为n的问题示例所用时间为T(n)=O(g(n))→渐进函数，那么则称O(g(n))是算法A的时间复杂度
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2023-05-22 22:01:20
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1.概述遗传算法，模拟达尔文进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，一种选择不断选择优良个体的算法。谈到遗传，想想自然界动物遗传是怎么来的，自然主要过程包括染色体的选择，交叉，变异，这些操作后，保证了以后的个体基本上是最优的，那么以后再继续这样下去就可以一直最优了。解决的问题： 主要还是解决优化类问题，尤其是那种不能直接解出来的很复杂的问题。2.技术2.1遗传编码（1）二进制编码二进
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2023-11-01 15:41:20
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