线性表

本文深入探讨了数据结构的概念,包括逻辑结构与物理结构,数据类型和抽象数据类型,并详细介绍了线性表这一基本数据结构。同时,阐述了数据结构在计算机科学中的重要性,以及如何选择合适的存储结构来实现高效运算。

绪论简摘



数据结构及分类

数据结构包括逻辑结构物理结构
逻辑结构是对数据元素之间逻辑关系(如前驱后继关系)的描述
物理结构是逻辑结构在计算机中的表示或实现,又称存储结构

数据元素及其关系在计算机存储器内的表示,称为数据的存储结构(Storage Structure);
 数据的存储结构是逻辑结构用计算机语言的实现(亦称为映象),它依赖于计算机语言。对机器语言而言,存储结构是具体的。一般,只在高级语言的层次上讨论存储结构。
数据的存储结构有如下四种:

a) 顺序存储方法
该方法把逻辑上相邻的结点存储在物理位置上相邻的存储单元里,结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。
由此得到的存储表示称为顺序存储结构 (Sequential Storage Structure),通常借助程序语言的数组描述。
该方法主要应用于线性的数据结构。非线性的数据结构也可通过某种线性化的方法实现顺序存储。

b) 链接存储方法
该方法不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻,结点间的逻辑关系由附加的指针字段表示。由此得到的存储表示称为链式存储结构(Linked Storage Structure),通常借助于程序语言的指针类型描述。

c) 索引存储方法
该方法通常在储存结点信息的同时,还建立附加的索引表。
索引表由若干索引项组成。若每个结点在索引表中都有一个索引项,则该索引表称之为稠密索引(Dense Index)。若一组结点在索引表中只对应一个索引项,则该索引表称为稀疏索引(Spare Index)。索引项的一般形式是:
(关键字、地址)

d) 散列存储方法
该方法的基本思想是:根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。
四种基本存储方法,既可单独使用,也可组合起来对数据结构进行存储映像。
同一逻辑结构采用不同的存储方法,可以得到不同的存储结构。选择何种存储结构 表示相应的逻辑结构,视具体要求而定,主要考虑运算方便及算法的时空要求



数据类型和抽象数据类型

算法+数据结构=程序
数据类型:
1)基本类型,整型、实型、字符型等(取值范围和允许的操作都是预先规定)
2)组和类型,由一些基本类型组合构造而成,如记录、数组、结构等


抽象数据类型:
简称ADT,一个数学模型及定义在该模型上的一组操作

ADT ADT-Name{
    Data://数据说明
    数据元素之间逻辑关系的描述
    Operations://操作说明
     Operation1://操作1,它通常可用C或C﹢﹢的函数原型来描述
     Input:对输入数据的说明
     Preconditions:执行本操作前系统应满足的状态//可看作初始条件
     Process:对数据执行的操作
     Output:对返回数据的说明
     Postconditions:执行本操作后系统的状态//"系统"可看作某个数据结构

    Operation2://操作2
    ……
  }//ADT 

抽象数据类型可以看作是描述问题的模型,它独立于具体实现。它的优点是将数据和操作封装在一起,使得用户程序只能通过在ADT里定义的某些操作来访问其中的数据,从而实现了信息隐藏。在C﹢﹢中,我们可以用类(包括模板类)的说明来表示ADT,用类的实现来实现ADT。因此,C﹢﹢中实现的类相当于是数据的存储结构及其在存储结构上实现的对数据的操作。






线性表


线性表是最简单常用的一种数据结构,例如字母表(A,B,…,Z),成绩单等等

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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