相关介绍:  给定一个数组,找出该数组中第n大的元素的值.其中,1<=n<=length.例如,给定一个数组A={2,3,6,5,7,9,8,1,4},当n=1时,返回9.解决该问题的算法有三种.依据其时间复杂度的高低,分别对其进行讲解 第一种:时间复杂度为O(NlogN)  解决该问题,容易想到的一个办法是,先对数组按元素值从大到小的方式进行排序,之后选取出其符合要求的元素并返回其值.由基于比较的排序算法的时间复咋读,其下界为NlogN,为此,解决该问题的时间复杂度为O(NlogN). 示例

最(大)小堆的性质: (1)是一颗完全二叉树,遵循完全二叉树的所有性质. (2)父节点的键值(大于)小于等于子节点的键值 堆的存储 一般都用数组来表示堆,i结点的父结点下标就为(i – 1) / 2.它的左右子结点下标分别为2 * i + 1和2 * i + 2.如第0个结点左右子结点下标分别为1和2. 海量数据前n大,并且n比较小,堆可以放入内存 [基本原理及要点]           最大堆求前n小,最小堆求前n大.方法,比如求前n小,我们比较当前元素与最大堆里的最大元素,如果它小于最大元素

这种题一般是给定N个数,然后N个数之间通过某种计算得到了新的数列,求这新的数列的第K大的值 POJ3579 题意: 用$N$个数的序列$x[i]$,生成一个新序列$b$. 新的序列定义为:对于任意的$ i$,$j$且 $i != j $有$b[] = abs(x[i] - x[j])$ 问新序列的中位数是什么,如果新序列的长度为偶数那么我们定义中位数为排序后第len/2位置的那个数 解法: 相当于问新序列中的第K大的数多少. 注意新数列不可能全都算出来. 二分答案,二分那个第K大的数的值. $x

对于曾经,假设要我求第k小元素.或者是求前k大元素,我可能会将元素先排序,然后就直接求出来了,可是如今有了更好的思路. 一.线性时间内求第k小元素 这个算法又是一个基于分治思想的算法. 其详细的分治思路例如以下: 1.分解:将A[p,r]分解成A[p,q-1]和A[q+1,r]两部分.使得A[p,q-1]都小于A[q],A[q+1,r]都不小于A[q]; 2.求解:假设A[q]恰好是第k小元素直接返回,假设第k小元素落在前半区间就到A[p,q-1]递归查找.否则到A[q+1,r]中递归查找. 3

一.相异度计算  在正式讨论聚类前,我们要先弄清楚一个问题:怎样定量计算两个可比較元素间的相异度.用通俗的话说.相异度就是两个东西区别有多大.比如人类与章鱼的相异度明显大于人类与黑猩猩的相异度,这是能我们直观感受到的. 可是,计算机没有这样的直观感受能力,我们必须对相异度在数学上进行定量定义.       设 ,当中X.Y是两个元素项,各自具有n个可度量特征属性,那么X和Y的相异度定义为:  ,当中R为实数域. 也就是说相异度是两个元素对实数域的一个映射.所映射的实数定量表示两个元素的相异度.

聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一簇中.它有点像全自动分类.聚类方法几乎可以应用到所有对象,簇内的对象越相似,聚类的效果越好. K-均值(K-means)聚类算法,之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成. 簇识别(cluster identification)给出簇类结果的含义.假定有一些数据,现在将相似数据归到一起,簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么. K-均值聚类算法 优点:容易实现 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据

在这一篇开篇之前,我需要解决一个问题,上一篇我们实现了基于FPGA的均值滤波算法的实现,最后的显示效果图上发现有一些黑白色的斑点,我以为是椒盐噪声,然后在做基于FPGA的中值滤波算法的实验时,我发现黑白斑点并没有消除,中值滤波本来是可以很好的滤掉椒盐噪声,所以说这里并不是椒盐噪声,最后经过我仔细的检查,终于明白了问题的所在.我所使用的Xilinx这款开发板的晶振为125Mhz,串口模块我使用前面设计好的代码,输入时钟为50Mhz,产生的接收完成标志信号也就是一个50Mhz的时钟周期,我这里将接收

一.引言二.普通算法算法A:算法B:三.较好算法算法C:算法D:四.总结 一.引言 ​ 这就是类似求Top(K)问题,什么意思呢?怎么在无序数组中找到第几(K)大元素?我们这里不考虑海量数据,能装入内存. 二.普通算法 算法A: 将数组中的元素升序排序,找到数组下标k-1的元素即可.这是大家最容易想到的方法,如果使用简单排序算法,时间复杂度为O(n^2). 算法B: 第一步:初始化长度为K的一个数组,先读入K个元素,将元素降序排序(升序也可以),这时候第K大元素就在最后一个. 第二步:读入下一个

1 贝叶斯方法 长久以来,人们对一件事情发生或不发生的概率,只有固定的0和1,即要么发生,要么不发生,从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大,不发生的概率又是多大.而且概率虽然未知,但最起码是一个确定的值.比如如果问那时的人们一个问题:“有一个袋子,里面装着若干个白球和黑球,请问从袋子中取得白球的概率是多少?”他们会想都不用想,会立马告诉你,取出白球的概率就是1/2,要么取到白球,要么取不到白球,即θ只能有一个值,而且不论你取了多少次,取得白球的概率θ始终都是1/2,即不随观察结果X 的变化而变

题目大意 有N个节点以及连接的P个无向边,现在要通过这P条边从1号节点连接到N号节点.若无法连接成功,则返回-1:若能够连接成功,那么其中用到了L条边,这L条边中有K条边可以免费,L-K条边不能免费,求出不能免费的边的最大长度. 题目分析 判断能否到达,可以通过BFS搜索路径,若不能到达,返回-1:若能到达,且最少需要的路径的边数小于等于K,那么所有的边都可以免费,则返回0:若能够到达,且最少需要的路径边数大于K,则需要求出从节点1到节点N的路径中第K+1长的边的最小值,即最小化第k大的值问题.

本文转载自:https://www.cnblogs.com/zhoulujun/p/8893393.html 1 贝叶斯方法 长久以来,人们对一件事情发生或不发生的概率,只有固定的0和1,即要么发生,要么不发生,从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大,不发生的概率又是多大.而且概率虽然未知,但最起码是一个确定的值.比如如果问那时的人们一个问题:“有一个袋子,里面装着若干个白球和黑球,请问从袋子中取得白球的概率是多少?”他们会想都不用想,会立马告诉你,取出白球的概率就是1/2,要么取到白球,要么取

如何快速求出(在log2n的时间复杂度内)整数区间[x,y]中第k大的值(x<=k<=y)? 其实我刚开始想的是用快排来查找,但是其实这样是不行的,因为会破坏原序列,就算另外一个数组来存储,多次询问的条件下,同样满足不了. 划分树主要是针对上述问题而设计的. 划分树是一种基于线段树的数据结构,其基本思想就是将待查找的区间分为两个子区间:不大于数列中间 值的元素被分配到左儿子的子区间,简称左子区间:大于数列中间值的元素被分配到右儿子的子区间,简称右子区间. 显然,左子区间的数小于右子区间的数.建

之前接触过全局二值化(OTSU算法),还有OPENCV提供的自适应二值化,最近又了解到一种新的局部二值化算法,Sauvola算法. 转载自:http://www.dididongdong.com/archives/4048 值得注意的是,计算r×r邻域内像素值的时候,一种优化的策略是,使用OPENCV提供的积分图,计算整张图像的积分图,那么计算r×r区域内的均值可以在常数时间内实现. CV_EXPORTS_W ); 我们常见的图像二值化算法大致可分为全局阈值方法与局部阈值方法这两种类型.其中OT

问题描述 无序数组求第K大的数,其中K从1开始算. 例如:[0,3,1,8,5,2]这个数组,第2大的数是5 OJ可参考:LeetCode_0215_KthLargestElementInAnArray 堆解法 设置一个小根堆,先把前K个数放入小根堆,对于这前K个数来说,堆顶元素一定是第K大的数,接下来的元素继续入堆,但是每入一个就弹出一个,最后,堆顶元素就是整个数组的第K大元素.代码如下: public static int findKthLargest3(int[] nums, int k)

RMQ即Range Minimum/Maximun Query,中文意思:查询一个区间的最小值/最大值 比如有这样一个数组:A{3 2 4 5 6 8 1 2 9 7},然后问你若干问题: 数组A下标2~7区间最小的值是多少?       最小值是(1) 数组A下标3~6区间最小的值是多少?       最小值是(4) 数组A下标1~10区间最小的值是多少?      最小值是(1) ...... 专业术语:对于长度为n的数列A,回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n),返回数列A中下标

php中奖概率算法,可用于刮刮卡,大转盘等抽奖算法.用法很简单,代码里有详细注释说明,一看就懂 <?php /* * 经典的概率算法, * $proArr是一个预先设置的数组, * 假设数组为:array(100,200,300,400), * 开始是从1,1000 这个概率范围内筛选第一个数是否在他的出现概率范围之内, * 如果不在,则将概率空间,也就是k的值减去刚刚的那个数字的概率空间, * 在本例当中就是减去100,也就是说第二个数是在1,900这个范围内筛选的. * 这样 筛选到最终,总

源:关于中值滤波算法,以及C语言实现 1.什么是中值滤波? 中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序,用其中值代替窗口中心象素的原来灰度值,它是一种非线性的图像平滑法,它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好,在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊. 中值滤波可以过滤尖峰脉冲.目的在于我们对于滤波后的数据更感兴趣.滤波后的数据保留的原图像的变化趋势,同时去除了尖峰脉冲对分析造成的影响. 以一维信号的中值滤波举例.对灰度序列80.120.90.200.100.110.70,如果按大小顺序排列,其

<?php //中奖概率算法(php 可用于刮刮卡,大转盘等抽奖算法) /* * 经典的概率算法, * $proArr是一个预先设置的数组, * 假设数组为:array(100,200,300,400), * 开始是从1,1000 这个概率范围内筛选第一个数是否在他的出现概率范围之内, * 如果不在,则将概率空间,也就是k的值减去刚刚的那个数字的概率空间, * 在本例当中就是减去100,也就是说第二个数是在1,900这个范围内筛选的. * 这样 筛选到最终,总会有一个数满足要求. * 就相当于去

在实时图像采集中,不可避免的会引入噪声,尤其是干扰噪声和椒盐噪声,噪声的存在严重影响边缘检测的效果,中值滤波是一种基于排序统计理论的非线性平滑计数,能有效平滑噪声,且能有效保护图像的边缘信息,所以被广泛用于数字图像处理的边缘提取,其基本原理是把数字图像或数字序列中的一点的值用该点邻域内所有的点排序后的中值来代替. 中值滤波对椒盐噪声有良好的滤除作用,特别是在滤除噪声的同时,能够保护信号的边缘,使之不被模糊.这些优良特性是线性滤波方法所不具有的.而且,中值滤波的算法比较简单,也易于用硬件实现.这篇

参考文档: Adaptive Thresholding for the DigitalDesk.pdf       Adaptive Thresholding Using the Integral Image.pdf 一.问题的由来 一个现实: 当用照像机拍摄一副黑纸白字的纸张时,照相机获得的图像并不是真正的黑白图像.不管从什么角度拍摄,这幅图像实际上是灰度或者彩色的.除非仔细的设置灯光,否则照相机所拍摄的放在桌子上的纸张图像并不能代表原始效果.不像在扫描仪或打印机内部,想控制好桌子表面的光源是

sauvola二值化算法研究   sauvola是一种考虑局部均值亮度的图像二值化方法, 以局部均值为基准在根据标准差做些微调.算法实现上一般用积分图方法 来实现.这个方法能很好的解决全局阈值方法的短板-关照不均图像二值化不好的问题.先贴代码 //************************************ // 函数名称: sauvola // 函数说明: 局部均值二值化 // 参    数: //           const unsigned char * grayImage