1.H = cv2.getPerspectiveTransform(rect, transform_axes) 获得投射变化后的H矩阵 参数说明:rect表示原始的位置左上,右上,右下,左下, transform_axes表示变换后四个角的位置 2.cv2.warpPerspective(gray, H, (width, height)) 根据H获得变化后的图像 参数说明: gray表示输入的灰度图像, H表示变化矩阵,(width, height)表示变换后的图像大小3. cv2.approx

我在许多书本上看到冒泡排序的最佳时间复杂度是O(n),即是在序列本来就是正序的情况下. 但我一直不明白这是怎么算出来的,因此通过阅读<算法导论-第2版>的2.2节,使用对插入排序最佳时间复杂度推算的方法,来计算冒泡排序的复杂度. 1. <算法导论>2.2中对插入排序最佳时间复杂度的推算 在最好情况下,6和7总不被执行,5每次只被执行1次.因此, 时间复杂度为O(n) 2. 冒泡排序的时间复杂度 2.1 排序代码 public void bubbleSort(int arr[]) {

这里仅作为自我检查用,模板代码请移步其他博文 标+的表示已学完,标?的表示需要进一步学习,标-的表示有计划但未开始学习,标*的表示暂时没有计划学习 数学 ?BSGS +FFT&NTT ?Lucas&扩展Lucas ?差分约束 ?多项式处理 ?常系数齐次线性递推 ?拉格朗日插值 ?高斯消元 ?线性基 +矩阵快速幂 -卡特兰数 +扩展欧几里得 ?生成函数相关 ?矩阵.行列式 +莫比乌斯反演 ?容斥 ?斯特林数 -线性规划 ?中国剩余定理 +裴蜀定理 *二次剩余 ?博弈论&sg相关 -群

应用分析 它的作用就是题目给了一个选物品的限制条件,要求刚好选$m$个,让你最大化(最小化)权值, 然后其特点就是当选的物品越多的时候权值越大(越小). 算法分析 我们先不考虑物品限制条件, 假定我们要最大化权值. 然后其中我们二分一个$C$,表示选一次物品的附加权值, 如果我们$C$越大,我们选的物品个数越多,权值越大, 于是当选的物品个数大于$m$时,减小$C$,否则增大$C$, 最后计算答案的时候去掉$C$值的影响即可. Updata:这回还是讲一讲算法吧-->理论算法分析 首先我们拿到一

算法训练 旅行家的预算   时间限制:1.0s   内存限制:256.0MB 问题描述 一个旅行家想驾驶汽车以最少的费用从一个城市到另一个城市(假设出发时油箱是空的).给定两个城市之间的距离D1.汽车油箱的容量C(以升为单位).每升汽油能行驶的距离D2.出发点每升汽油价格P和沿途油站数N(N可以为零),油站i离出发点的距离Di.每升汽油价格Pi(i=1,2,……N).计算结果四舍五入至小数点后两位.如果无法到达目的地,则输出“No Solution”. 输入格式 第一行为4个实数D1.C.D2.

题目描述 原题链接 一群小丑演员,以其出色的柔术表演,可以无限量的钻进同一辆汽车中,而闻名世界. 现在他们想要去公园玩耍,但是他们的经费非常紧缺. 他们将乘车前往公园,为了减少花费,他们决定选择一种合理的乘车方式,可以使得他们去往公园需要的所有汽车行驶的总公里数最少. 为此,他们愿意通过很多人挤在同一辆车的方式,来减少汽车行驶的总花销. 由此,他们可以很多人驾车到某一个兄弟的家里,然后所有人都钻进一辆车里,再继续前进. 公园的停车场能停放的车的数量有限,而且因为公园有入场费,所以一旦一辆车子进入

链接 题目描述 如题,给出一个无向图,求出最小生成树,如果该图不连通,则输出orz 输入输出格式 输入格式: 第一行包含两个整数N.M,表示该图共有N个结点和M条无向边.(N<=5000,M<=200000) 接下来M行每行包含三个整数Xi.Yi.Zi,表示有一条长度为Zi的无向边连接结点Xi.Yi 输出格式: 输出包含一个数,即最小生成树的各边的长度之和:如果该图不连通则输出orz 输入输出样例 输入样例#1: 4 5 1 2 2 1 3 2 1 4 3 2 3 4 3 4 3 输出样例#1

前置芝士: 1.快速幂(用于求一个数的幂次方) 2.STL里的map(快速查找) 详解 BSGS 算法适用于解决高次同余方程 \(a^x\equiv b (mod p)\) 由费马小定理可得 x <= p-1 我们设 \(m = sqrt(p)\) 至于为什么写,下文会讲到. 那么\(x\)就可以用 \(m\) 表示出来. 即 x = \(k \times m - j\) 移项可得 \(a^t \equiv b\times a^j\) 其中 t = \(k \times m\) 这也就是我们为什

BF(Brute Force)算法是普通的模式匹配算法,BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配,若相等,则继续比较S的第二个字符和 T的第二个字符:若不相等,则比较S的第二个字符和T的第一个字符,依次比较下去,直到得出最后的匹配结果. BF算法实现: int BF(char S[],char T[],int pos) {//c从第pos位开始搜索匹配 ; while(S[i+j]!='\0'&&T[j]!='\0') { if(S[i+j]==T[j]) j

动态连通性 . 假设程序读入一个整数对p q,如果所有已知的所有整数对都不能说明p和q是相连的,那么将这一整数对写到输出中,如果已知的数据可以说明p和q是相连的,那么程序忽略p q继续读入下一整数对. 为了实现这个效果,我们设计并查集这种数据结构来保存程序已知的所有整数对的足够多的信息,并用它们来判断一对新对象是否连通,这个问题通俗地叫做动态连通性问题. union-find算法的api 为了方便,我们把每个对象称为触点,使用一个触点为索引的数组id[]作为基本的数据结构来表示所有分量,对于每个

A* 寻路算法 (2011-02-15 10:53:11) 转载▼ 标签: 游戏 分类: 算法 概述 虽然掌握了 A* 算法的人认为它容易,但是对于初学者来说, A* 算法还是很复杂的. 搜索区域(The Search Area) 我们假设某人要从 A 点移动到 B 点,但是这两点之间被一堵墙隔开.如图 1 ,绿色是 A ,红色是 B ,中间蓝色是墙. 图 1 你应该注意到了,我们把要搜寻的区域划分成了正方形的格子.这是寻路的第一步,简化搜索区域,就像我们这里做的一样.这个特殊的方法把我们的搜索

http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_a7da5cda010158b3.html EM算法 一个简单的例子 EM算法有它的缺陷:“坏”的参数初始值设置可以导致EM算法陷进一些局最优点:EM算法的收敛速度比较慢:只有在不存在直接解决的算法的情况下,才应该考虑使用EM算法,因为它并不是解决限制条件下优化问题的高效方法.

首先要感谢http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7041827以及http://blog.chinaunix.net/uid-27164517-id-3280128.html两篇博文的作者,参考这两篇博文才对KMP算法有了初步认识,本文的一些内容也是来自于这两篇之中.KMP算法与BF算法的优略.回溯不回溯这些问题本文不作说明,而主要说明next函数(通常保存为一个next数组)的意义.这正是KMP算法难于理解的地方. 为了方便起见,在不会起歧

另开一文分析字符串相关的各种算法,以及用到的各种数据结构,包括前缀树后缀树等各种树. 先来一个汇总, 算法: 本文中提到的字符串匹配算法有:KMP, BM, Horspool, Sunday, BF, KR, AC(其中用到了Trie树) 统计字符出现个数.获取KV内容:Trie树(字典树.前缀树) 回文子串长度算法有:Manacher's Algorithm 题目: 最长回文子串 最长重复子串 最长不重复子串 以下为正文: 最长连续回文串(Longest Palindromic Substri

[-] 三角函数计算Cordic 算法入门 从二分查找法说起 减少乘法运算 消除乘法运算 三角函数计算,Cordic 算法入门 三角函数的计算是个复杂的主题,有计算机之前,人们通常通过查找三角函数表来计算任意角度的三角函数的值.这种表格在人们刚刚产生三角函数的概念的时候就已经有了,它们通常是通过从已知值(比如sin(π/2)=1)开始并重复应用半角和和差公式而生成. 现在有了计算机,三角函数表便推出了历史的舞台.但是像我这样的喜欢刨根问底的人,不禁要问计算机又是如何计算三角函数值的呢.最容易想到

字符串模式匹配算法——BM.Horspool.Sunday.KMP.KR.AC算法一网打尽 转载自:http://dsqiu.iteye.com/blog/1700312 本文内容框架: §1 Boyer-Moore算法 §2 Horspool算法 §3 Sunday算法 §4 KMP算算法 §5 KR算法 §6 AC自动机 §7 小结 §1 Boyer-Moore(BM)算法 Boyer-Moore算法原理 Boyer-Moore算法是一种基于后缀匹配的模式串匹配算法,后缀匹配就是模式串从右到

字符串模式匹配算法——BM.Horspool.Sunday.KMP.KR.AC算法一网打尽 本文内容框架: §1 Boyer-Moore算法 §2 Horspool算法 §3 Sunday算法 §4 KMP算算法 §5 KR算法 §6 AC自动机 §7 小结 §1 Boyer-Moore(BM)算法 Boyer-Moore算法原理 Boyer-Moore算法是一种基于后缀匹配的模式串匹配算法,后缀匹配就是模式串从右到左开始比较,但模式串的移动还是从左到右的.字符串匹配的关键就是模式串的如何移动才

由于最近要使用atan2函数,但是时间上消耗比较多,因而网上搜了一下简化的算法. 原帖地址:http://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/8458769 三角函数计算,Cordic 算法入门 三角函数的计算是个复杂的主题,有计算机之前,人们通常通过查找三角函数表来计算任意角度的三角函数的值.这种表格在人们刚刚产生三角函数的概念的时候就已经有了,它们通常是通过从已知值(比如sin(π/2)=1)开始并重复应用半角和和差公式而生成. 现在有了计算机,三

关于排序算法的问题可以在网上搜到一大堆,但是纯 JS 版比较零散,之前面试的时候特意整理了一遍,附带排序效率比较. //1.冒泡排序 var bubbleSort = function(arr) { for (var i = 0, len = arr.length; i < len - 1; i++) { for (var j = i + 1; j < len; j++) { if (arr[i] > arr[j]) { var temp = arr[i]; arr[i] = arr[j

早年,我还是学生的时候,时常会鼓捣自己的个人网站,其中最困扰我的问题就是源站服务器易崩溃.作为学生,一方面我没有足够的钱购买高质量的服务器,另一方面一年的流量费用算下来也挺贵的,要花掉我不少的生活费. 同样用户基数大的视频网站每天会面临数据请求.传输等方面的问题,通过正确的方法降低网站流量也可以让网站节省成本. 那么到底有没有好的办法可以帮助我们减少网站流量开支,降低源站服务器的压力? 价格更低的 CDN 这几年 CDN 价格越来越低,让我找到了完美的解决方法.一般来说,网站开启 CDN 加速之

据 Drew 所知最短路经算法现在重要的应用有计算机网络路由算法,机器人探路,交通路线导航,人工智能,游戏设计等等.美国火星探测器核心的寻路算法就是采用的D*(D Star)算法. 最短路经计算分静态最短路计算和动态最短路计算. 静态路径最短路径算法是外界环境不变,计算最短路径.主要有Dijkstra算法,A*(A Star)算法. 动态路径最短路是外界环境不断发生变化,即不能计算预测的情况下计算最短路.如在游戏中敌人或障碍物不断移动的情况下.典型的有D*算法  Dijkstra算法求最短路径: