Add Binary 算法详解

算法题目:Given two binary strings, return their sum (also a binary string).

For example,
a = “11”
b = “1”
Return “100”

大致意思:二进制字符串的加法

解题思路:可以用循环与递归来求解

循环版本:

    string addBinary(string a, string b) {
        int c=0;
        int len1=a.size();
        int len2=b.size();
        string ret(max(len1,len2),'0');
        int i=a.size()-1;
        int j=b.size()-1;
        int k=ret.size()-1;

        int m=0;        
        while(k>=0)
        {
            m+=c;
            if(i>=0)
            {
                m+=(a[i]-'0');
            }
            if(j>=0)
            {
                m+=(b[j]-'0');
            }

            c=m/2;
            ret[k]+=m%2;
            m=0;

            i--;
            j--;
            k--;
        }
        return c>0?string(1,c+'0')+ret:ret;
    }

递归版本:

    string addBinaryCore(string a,string b,int c)
    {
        if(a.size()==0&&b.size()==0&&c==0)return "";
        string substra("");
        string substrb("");
        int ca=0;
        int cb=0;
        if(a.size()!=0)
        {
           substra=a.substr(0,a.size()-1); 
           ca=a[a.size()-1]-'0';
        }
        if(b.size()!=0)
        {
            substrb=b.substr(0,b.size()-1);
            cb=b[b.size()-1]-'0';
        }

        int m=(ca+cb+c)%2;
        c=(ca+cb+c)/2;

        return addBinaryCore(substra,substrb,c)+string(1,m+'0');
    }
    string addBinary(string a, string b) {
        return addBinaryCore(a,b,0);
    }
<think> 我们注意到用户引用了三个不同的引用内容,但用户的核心需求是“获取骨架算法的详细解释”。在提供的引用中,提到了三种不同的骨架相关算法: 1. Sew算法(网页骨架提取算法) 2. FABRIK算法(3D骨架动画逆解算法) 3. OTSU算法(图像处理中的阈值分割算法,用于骨架提取前的二值化处理?) 然而,用户并没有明确指定是哪一种骨架算法。我们需要结合上下文和用户上一次的问题(但用户上一次的问题并没有提供,所以只能根据当前问题判断)来推测。 从用户引用的内容来看,三个引用分别涉及: - 引用1:网页结构提取(非用户通常理解的骨架) - 引用2:3D动画中的逆向运动学(骨骼动画) - 引用3:图像二值化(可能是图像骨架提取的前置步骤) 通常,“骨架算法”在计算机视觉和图像处理中指的是“骨架提取”(Skeleton Extraction),也称为“细化”(Thinning)算法,用于将二值图像中的对象缩减为单像素宽度的骨架。但用户引用的内容中并没有直接提到这种算法。 不过,考虑到引用3是关于OTSU算法(图像二值化),这可能是骨架提取的前置步骤。而引用2中的FABRIK算法是用于骨骼动画的逆运动学求解,与图像骨架提取无关。引用1则是网页结构提取,也无关。 因此,用户可能混淆了这些概念。我们需要澄清用户的需求: - 如果用户需要的是图像处理中的骨架提取算法(如Zhang-Suen细化算法),那么我们可以提供该算法的详细解析。 - 如果用户需要的是网页结构提取的Sew算法,我们可以根据引用1提供解析。 - 如果用户需要的是FABRIK算法(用于骨骼动画),我们可以根据引用2提供解析。 由于用户没有明确,且引用中提到了三种不同的“骨架”,我们应要求用户明确需求。但用户当前的问题是“我想获取骨架算法的详细解释”,且之前引用了三个不同的引用,所以我们需要给出一个综合性的回答,或者选择最可能的一种进行回答。 然而,在系统级指令中要求我们“回答中引用的段落末尾自然地添引用标识”,并且用户提供了三个引用,因此我们可能需要分别解释这三种算法,并说明它们各自的应用场景。 但是,用户的问题可能是想在图像处理中进行骨架提取,而OTSU算法是骨架提取前常用的二值化方法,因此我们可以将OTSU算法作为骨架提取的预处理步骤,然后介绍骨架提取算法(如Zhang-Suen算法)。 然而,用户提供的引用中并没有直接给出图像骨架提取算法,所以我们需要判断: 根据引用3,OTSU算法是用于二值化的,而骨架提取通常是在二值图像上进行的。因此,我们可以将OTSU算法作为骨架提取流程的一部分进行介绍,然后再介绍骨架提取算法。 但是引用1和引用2分别涉及网页和3D动画,与图像处理中的骨架提取不同。因此,我们可能需要分三个部分来回答: 1. 网页骨架提取算法(Sew算法) 2. 3D骨架动画逆解算法(FABRIK算法) 3. 图像处理中的骨架提取(包括OTSU作为二值化预处理步骤) 但这样会非常冗长,且用户可能只需要其中一种。 考虑到用户的问题可能源于图像处理领域(因为“骨架”在图像处理中是一个常见术语),并且引用3提供了OTSU算法(图像处理算法),我们优先解释图像处理中的骨架提取算法,并补充OTSU作为二值化步骤。 然而,用户引用的三个引用中,引用1和引用2也是用户提供的,因此我们不能忽略。所以,我们可以这样组织: - 首先,解释什么是骨架算法,并说明在不同领域有不同的含义。 - 然后,根据用户提供的三个引用,分别简要介绍三种算法,并指出它们分别属于哪个领域。 - 接着,重点介绍用户最可能需要的图像处理中的骨架提取算法(因为用户没有明确,但引用3是图像处理,且骨架提取在图像处理中非常经典)。 - 最后,提供相关问题让用户选择更深入的方向。 因此,回答结构如下: 1. 引言:说明骨架算法的多领域性 2. 网页骨架提取算法(Sew算法)简介(根据引用1) 3. 3D骨架动画逆解算法(FABRIK算法)简介(根据引用2) 4. 图像处理中的骨架提取算法(结合引用3的OTSU算法作为预处理,并介绍经典细化算法如Zhang-Suen) 5. 相关问题 注意:由于引用1和引用2提供的信息有限,我们只能做简要介绍。 详细步骤: 一、引言 二、Sew算法(网页骨架提取) 根据引用1,简述两步过程:寻找候选链接集和递归检索。 三、FABRIK算法(3D骨架动画逆解) 根据引用2,简述FABRIK算法原理:通过前向和后向迭代实现目标跟随。 四、图像处理中的骨架提取 1. 预处理:使用OTSU算法进行二值化(引用3) 2. 细化算法:介绍经典的骨架提取算法,如Zhang-Suen细化算法 五、相关问题 现在,我们开始详细回答。 注意:由于用户要求使用中文,并且数学表达式使用$...$格式,独立公式使用$$...$$格式。 </think> ### 骨架算法详细解析 骨架算法在不同领域有不同应用,根据您提供的引用资料,我将从三个角度详细解析相关算法: --- #### 一、网页骨架提取算法(Sew算法) **目标**:自动发现网站导航结构 **算法流程**: 1. **候选链接集生成** 分析页面HTML,提取所有`<a>`标签中的超链接,过滤无关链接(如广告、版权声明等)[^1]。 $$ \text{候选集} = \{ \ URL_i \ | \ \text{相似度}(URL_i, \text{父URL}) > \theta \} $$ 其中$\theta$为相似度阈值(通常>0.8) 2. **递归发现骨架** ```python def sew_algorithm(start_url): skeleton = set() queue = [start_url] while queue: current_url = queue.pop(0) links = extract_nav_links(current_url) # 步骤1 for link in links: if link not in skeleton: skeleton.add(link) queue.append(link) # 递归扩展 return skeleton ``` **特点**:广度优先搜索策略,最终输出包含导航栏、菜单栏等核心链接的骨架结构[^1]。 --- #### 二、3D骨架逆解算法(FABRIK算法) **目标**:实时求解机械臂/骨骼的关节角度以实现目标跟随 **算法原理**(以四关节机械臂为例): 1. **前向传递** - 从根部关节$J_0$开始,逐步调整关节位置朝向目标点$P_t$: $$ J_i' = J_{i-1} + \frac{ \|J_i - J_{i-1}\| }{ \|J_i^* - J_{i-1}\| } (J_i^* - J_{i-1}) $$ 其中$J_i^*$是临时目标位置 2. **后向传递** - 从末端$J_3$反向修正关节位置至根部$J_0$,保持骨骼长度$L_i$不变: $$ J_{i-1}' = J_i' + \frac{ \|J_{i-1} - J_i\| }{ \|J_i' - J_{i-1}^*\| } (J_{i-1}^* - J_i') $$ 3. **迭代收敛** 重复前向-后向传递直至末端与目标距离$ \|J_3 - P_t\| < \varepsilon $[^2] **优势**:计算效率高($O(n)$复杂度),避免欧拉角锁死问题。 --- #### 三、图像骨架提取算法(OTSU预处理 + 细化算法) **目标**:将物体轮廓缩减为单像素宽度的骨架 **流程**: 1. **OTSU二值化预处理**[^3] 最大化类间方差求最佳阈值$T$: $$ \sigma^2(T) = \omega_0(\mu_0 - \mu_T)^2 + \omega_1(\mu_1 - \mu_T)^2 $$ 其中$\omega$为类像素占比,$\mu$为类均值。 2. **Zhang-Suen细化算法** ```python def thinning(binary_image): while changed: # 步骤1:标记需删除点(满足4连通条件) marked = mark_deletable_pixels(image, step=1) image[marked] = 0 # 删除 # 步骤2:切换邻域判断条件重复操作 marked = mark_deletable_pixels(image, step=2) image[marked] = 0 return image ``` **关键条件**: - 保留端点连通性 - 防止骨架断裂 - 删除边界像素直至单像素宽 --- ### 算法对比 | **类型** | 应用领域 | 核心目标 | 时间复杂度 | |----------------|---------------|--------------------------|------------| | Sew算法 | 网站爬虫 | 发现导航结构 | $O(n^2)$ | | FABRIK算法 | 3D动画/机器人 | 逆向运动学求解 | $O(n)$ | | 图像骨架算法 | 计算机视觉 | 形状拓扑特征提取 | $O(w \times h)$ |
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