0-绪论

算法和算法分析

1、算法设计的要求:

1、 正确性(无歧义)

2、 可读性(算法主要为了人与人交流,晦涩难懂的程序易于隐藏错误,难调试和修改)

3、 健壮性(当输出非法数据、处理方法应当是返回一个表示错误或错误性质的值,而不是打印错误信息或异常,并中止程序的运行,以便在更高的抽象层次上进行处理)

4、 效率与低存储需求(效率 = 算法执行时间,存储量需求 = 算法执行过程中所需要的最大存储空间)

2、算法效率的度量

                1、事前进行一定的分析

                1、依据算法选用何种策略

                2、问题的规模

                3、书写程序的语言,对于同一算法,实现语言的级别越高,执行效率越低

                4、编译程序所产生的机器代码的质量

                5、机器执行指令的速度

一般情况下,算法中基本操作重复执行的次数时问题规模n的某个函数  f(n,算法的时间量度记作

T(n) =  O (fn))

它表示随问题规模n的增大,算法执行时间的增长率和 f(n的增长率相同,称做算法的

渐近时间复杂度,简称时间复杂度。

语句的频度指的是该语句重复执行的次数。

类似算法的时间复杂度,空间复杂度作为算法所需存储空间的量度,记作

S(n) =  O (fn))

转载于:https://www.cnblogs.com/Fsiswo/p/9276868.html

复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:与Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型和参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)和inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型与原始表面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科和生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状和近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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