第2次实验——算法基本功 与 综合思考

本文首先介绍了快速排序算法的基本原理及实现方式,并通过与冒泡排序、归并排序的对比,突显其效率优势。接着深入探讨了搜索引擎的工作原理、盈利模式及发展趋势,包括其智能化、个性化等方向。

(1)算法基本功——快速排序

快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的一种改进。由C. A. R. Hoare在1962年提出。它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。

package algorithms;

import java.io.BufferedReader; 
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;   
import java.util.ArrayList;

public class QuickSort {
	public static void quickSort(int a[],int start,int end){ 
		int i,j; 
		i=start; 
		j=end; 
		if((a==null)||(a.length==0)) 
		return; 
		while(i<j){ 
		while(i<j&&a[i]<=a[j]){ 
		j--; 
		} 
		if(i<j){ 
		int temp=a[i]; 
		a[i]=a[j]; 
		a[j]=temp; 
		} 
		while(i<j&&a[i]<a[j]){
		i++; 
		} 
		if(i<j){ 
		int temp=a[i]; 
		a[i]=a[j]; 
		a[j]=temp; 
		} 
		} 
		if(i-start>1){ 
		//递归调用 
		quickSort(a,start,i-1); 
		} 
		if(end-i>1){ 
		quickSort(a,i+1,end); 
		} 
		} 
	public static ArrayList Read(String path){  //
		ArrayList<String> list = new ArrayList<String>();
		try{
			BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(path));			
			String s = null;			
			try{
			while((s = reader.readLine()) != null){					
				list.add(s);
			}
			}catch (IOException e){
				e.printStackTrace();
			}
			reader.close();			
		}catch (IOException e){
			e.printStackTrace();
		}
		return list;
	}
	public static void main(String args[]){
		ArrayList list = Read("txt/largeW.txt");
		int a[] = new int[list.size()];
		for(int i = 0;i < list.size();i++){
			a[i] = Integer.parseInt(((String) list.get(i)).trim());
		}
		long startTime=System.currentTimeMillis();  
		quickSort(a,0,a.length-1);
		long endTime=System.currentTimeMillis();    
		System.out.println("排序时间为: "+(endTime-startTime)+"ms");
		/*for(int i = 0;i < a.length;i++){
			System.out.println(a[i]);
		}*/
	}

}


与之前作业所做的第三周作业——冒泡排序和归并排序

快速排序拥有更快的速度。



(3)算法综合实践——搜索引擎

       综述:

        搜索引擎是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序互联网上搜集信息,在对信息进行组织处理后,为用户提供检索服务,将用户检索相关的信息展示给用户的系统。搜索引擎包括全文索引目录索引元搜索引擎垂直搜索引擎、集合式搜索引擎、门户搜索引擎与免费链接列表等。


      盈利方式:

在搜索引擎发展早期,多是作为技术提供商为其他网站提供搜索服务,网站付钱给搜索引擎。后来,随着2001年 互联网泡沫的破灭,大多转向为 竞价排名方式。
搜索引擎的主流商务模式(百度的竞价排名、Google的AdWords)都是在搜索结果页面放置广告,通过用户的点击向广告主 收费。这种模式最早是 比尔·格罗斯(Bill Gross)提出的。他于1998年6月创立GoTo公司(后于2001年9月更名为Overture),实施这种模式,取得了很大的成功,并且申请了专利。这种模式有两个特点,一是点击付费(Pay Per Click),用户不点击则广告主不用付费。二是竞价排序,根据广告主的付费多少排列结果。 2001年10月,Google推出AdWords,也采用点击付费和竞价的方式。2002年,Overture起诉Google侵犯了其专利。2004年8月,和Yahoo!(Yahoo!于2003年7月收购Overture)达成和解,向后者支付了270万普通股(合3亿美元不到)作为和解费。
AdSense是Google于2003年推出的一种新的广告方式。AdSense使各种规模的的第三方 网页发布者进入Google庞大的 广告商网络。Google在这些第三方网页放置跟网页内容相关的广告,当浏览者点击这些广告时,网页发布者能获得收入。AdSense在blogger中很受欢迎。同时,Google武断地删除一些帐号,引起部分人的不满。类似的广告方式,其他搜索引擎也先后推出。雅虎的广告方式是YPN(Yahoo Publisher Network),YPN ;除了可以在网页上显示与内容相关的广告以外,还可以通过在 RSS ;订阅中来显示广告。微软的广告计划叫AdCenter。百度也推出主题推广。

       发展现状:

                向智能化方向发展。向个性化、特色化方向发展。向多媒体化方向发展。向商业化方向发展。向专业化发展。向可视化发展等等。

向个性化

特色化方向发展

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
内容概要:本文详细介绍了基于嵌入式Linux平台的工业物联网关Python SDK二次开发的全流程,涵盖硬件适配、核心库选型、数据采集、协议转换、边缘计算云端上报等关键技术环节。通过树莓派4B实例,演示了使用pymodbus、paho-mqtt、RPi.GPIO等库实现Modbus RTU数据采集、MQTT协议转换、温度异常检测及本地声光报警的完整功能,并提供了开机自启、性能优化故障排查方案。同时拓展了OPC UA协议接入、滑动窗口异常检测和云端指令响应等进阶能力,形成一套可复用的工业网关开发框架。; 适合人群:具备Python编程基础和嵌入式开发经验,从事工业物联网、智能制造、边缘计算等相关领域的研发人员或系统集成工程师;尤其适合需要快速实现网关定制化功能的技术团队。; 使用场景及目标:① 掌握在树莓派等嵌入式Linux设备上搭建工业网关Python开发环境的方法;② 实现多协议(Modbus、OPC UA)数据采集向MQTT等云端协议的转换;③ 在边缘侧完成实时数据处理异常告警,提升系统响应速度可靠性;④ 构建稳定、可扩展的工业网关原型并支持远程运维。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码示例在真实硬件环境中动手实践,重点关注模块化设计思路异常处理机制,同时参考问题排查表进行调试验证,以深入理解工业级Python应用的稳定性要求优化策略。
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