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

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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