简单排序算法:冒泡、选择、插入

内排序的方法有许多种,按所用策略不同,可归纳为五类:插入排序、选择排序、交
换排序、归并排序和分配排序

插入排序:主要包括直接插入排序和希尔排序两种;
选择排序:主要包括直接选择排序和堆排序;
交换排序:主要包括冒泡排序和快速排序;
归并排序:主要包括二路归并(常用的归并排序)和自然归并。
分配排序:主要包括箱排序和基数排序。


今天介绍一下三种简单的排序算法:冒泡排序、插入排序、选择排序

时间复杂度是衡量算法好坏的最重要的标志。
排序的时间复杂度与算法执行中的数据比较次数与数据移动次数密切相关

算法的图形示例 + 算法描述 + 时间复杂度

三种算法的时间复杂度都是 n的平方级的。

1、冒泡排序



该图来自数据结构的课本,之前的一篇文章也用这个图片

算法描述如下:(应该是比较好理解的代码)

 

 void Bubble_Sort(int arr[],int len) {   
    int i,j,temp;
    for(i=n-1,chenge=TRUE; i>=1 && change; i--) { //i记录排序趟次,也即排好序个数
        chenge = FALSE;
	for(j=0; j<i; j++) { 
            if(arr[j] > arr[j+1]) {
                temp = arr[j];  
                arr[j] = arr[j+1];  
                arr[j+1] = temp;
		change = TRUE;
            }
	}
    }  
}

2、插入排序


 //插入排序
void InsertionSort(T a[],int n){
    int i,j;
    for(i=2; i<=n; i++) { //从第二个开始,a[0]作为哨兵
        if(a[i] < a[i-1]) { //只有小于,才进去排序
            a[0] = a[i];
      	    a[i] = a[i-1];
	    for(j=i-2; a[0]<a[j]; j--) //哨兵小于有序的值,
	        a[j+1] = a[j];  //记录后移
	    a[j+1] = a[0];  //插入到正确位置
	}
    }
}


3、选择排序

算法描述:
首先找出最大的元素,将其与 a[n-1]位置交换;
然后在余下的 n-1 个元素中寻找最大的元素,将其与 a[n-2]位置交换,
如此进行下去直至 n 个元素排序完毕。



按照以上的图示和算法描述,是找出最大的元素,也可以找出最小的元素

 void SelectionSort(T a[],int n) {
    int i,j,k; //分别表示有序区、无序区、无序区中最大的元素指针
    T t;
    for(i=n-1; i>0; i--) {
        k = i;
	for(j=0; j<i;j++) { //找出最大的元素a[k]
	    if(a[j] > a[k])
		k = j;
	}
	if(k != i) {   //移动到有序区
	    t = a[k];
	    a[k] = a[i];
	    a[i] = t;
        }
    }
}
### 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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