利用查找表的思想解决数据分类与缩减问题

最新推荐文章于 2025-08-06 16:10:49 发布

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分类专栏：数据分析 --------- 文章标签：数据分类

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本文介绍了一种将0到360范围内的任意数n分配至72个数组（每组含5个不同元素）的算法。通过n除以5确定其在m数组中的位置，m数组包含72个子数组名称，此方法实现数据的有效分类。

问题：将0~360中任意一个数n，放入72个数组（每个数组的数组成员都为5个不同的数）中的一个。

我们可以先定义一个数组m[72]，里面72个变量分别对应72个数组名，我们用n/5得到n对应的m数组中存储的数组名即m[n/5].

///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

typedef int(*M)[int];

M m[72]={.......................};

//调用72个数组

m[n/5][i] = n;

///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

// the versions to be tested
   typedef void(*FunctionPointer)(cv::Mat, int);
   FunctionPointer functions[NTESTS] = { colorReduce, colorReduce1, colorReduce2, colorReduce3, colorReduce4,
                                       colorReduce5, colorReduce6, colorReduce7, colorReduce8, colorReduce9,
                                       colorReduce10, colorReduce11, colorReduce12, colorReduce13, colorReduce14};
   // repeat the tests several times
   int n = NITERATIONS;
   for (int k = 0; k<n; k++) {

std::cout << k << " of " << n << std::endl;

// test each version
for (int c = 0; c < NTESTS; c++) {

images[c] = cv::imread("boldt.jpg");

           // set timer and call function
           tinit = cv::getTickCount();
           functions[c](images[c], 64);
           t[c] += cv::getTickCount() - tinit;

std::cout << ".";
}

std::cout << std::endl;
}