读算法图解note

算法基础

1、二分法查找
2、什么是大O标示法
3、旅行商问题:
有个旅行商要前往5个城市,问哪种方式旅程最短。
5个城市有120种计算方式,当随着城市的增多,旅行的方式成倍数递增。n个城市,n!种方式,100!种方案,等你计算出来,太阳都没了
4、数组和链表在内存中的存储方式;数组和
数组的下标为什么从0开始:0标示偏移量
5、栈的工作原理
6、递归
递归函数必备的2部分:基线条件,递归条件
基线条件:函数不在调用自己,从而避免无线循环
递归条件:递归条件下自己调用自己
7、分而治之(divide and conquer)
案例:一个农场主1680*640的地,要均匀的分成方块,且分的方块要尽可能的大
欧几里得算法

8、快速排序
1、长度小于2 的直接return
2、找基准值
3、左边的基准值(数组),基准值,右边的基准值(数组)
4、对左边/右边的数据再次进行排序
9、散列表(dict)
散列表的填装因子 :散列表包含的元素数/散列的位置总数
10、广度优先搜索
种植了一个芒果树,在朋友圈中寻找经销商
实现广度优先搜索的数据结构:队列
树是一种特殊的图
11、狄克斯特拉算法【没有负权边的时候成立】
找出A到B耗时最短的路径
广度优先搜索:发现2点之间的最短距离=段数最少
狄克斯特拉算法:每段分配权重,权重最小的路径
有负权边的时候–贝尔曼-福德算法

【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅建议:建议者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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!
红米Note9作为小米旗下的一款中端智能手机,在相机算法和技术方面引入了多项创新,以提升拍照质量和用户体验。以下是关于红米Note9相机算法及相关技术的解析: 红米Note9后置采用三摄组合,主摄为4800万像素,配合800万像素超广角镜头和200万像素微距镜头[^2]。在算法层面,红米Note9通过优化图像处理流程,提升细节捕捉能力和色彩还原度,确保在不同场景下都能输出高质量的照片。 ### 图像处理与优化技术 红米Note9的相机算法支持多帧合成技术,通过将多张照片进行合成,提升画面的动态范围和细节表现。这种技术尤其在暗光环境下效果显著,能够有效降低噪点并提升画面亮度。此外,红米Note9的AI场景识别功能可以根据拍摄对象自动调整参,例如风景、人像、夜景等模式,以优化成像效果。 小米在优化图像处理时,借鉴了类似《小米超神》项目中的纹理资源优化方法[^2]。通过分析大量图像据,对图像处理算法进行调整,确保在不影响视觉效果的前提下,优化资源占用,提升处理效率。 ### HDR与视频拍摄能力 红米Note9在HDR技术方面也有一定的支持,能够提升照片和视频的动态范围,使画面更加接近真实场景[^3]。OPPO在HDR技术方面的探索,包括移动端HDR视频的落地情况,为类似技术在红米Note9上的应用提供了参考。 在视频拍摄方面,红米Note9支持1080p高清视频录制,并通过EIS电子防抖技术提升视频稳定性。结合HDR视频技术,红米Note9能够在复杂光线环境下拍摄出细节丰富、色彩自然的视频内容。 ### 拍照模式与功能 红米Note9的相机应用提供了丰富的拍照模式,包括人像模式、夜景模式、超广角模式等。这些模式的背后依赖于强大的算法支持,例如人像模式通过背景虚化算法模拟单反级景深效果,而夜景模式则利用多帧合成和降噪算法提升暗光拍摄质量。 此外,红米Note9还支持AI美颜功能,通过智能识别面部特征,提供自然的美化效果,同时保留真实感。这种技术依赖于深度学习算法,能够根据不同用户的面部特征进行个性化调整。 ```python # 示例:红米Note9相机算法优化的模拟代码 def optimize_image_resolution(image_data): """ 模拟红米Note9图像处理中优化纹理分辨率的过程 """ # 假设原始图像分辨率为4K original_resolution = 3840 * 2160 optimized_resolution = original_resolution // 4 # 分辨率缩小4倍 # 输出优化后的分辨率 print(f"Original Resolution: {original_resolution} pixels") print(f"Optimized Resolution: {optimized_resolution} pixels") return optimized_resolution # 调用函模拟优化过程 optimized_res = optimize_image_resolution("sample_image_data") ```
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