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最近用opencv接触到很多好的想法，之前的纯粹用C++编程，相比下用opencv库自带的函数快捷很多，算法接着上面项目来说，不仅仅是要测量血管的外壁，要更改血管的内壁，无奈之下，又重新考虑。 至于为什么这么多网状结构，我也不是很清楚，可能是由于保存成8位bmp格式图片的问题，想通过算法改变成，但实际效果不明显，此处不贴照片了， 二...
最大子序列和问题的求解 算法1：时间复杂度为O(N^3) 1 public static int maxSubSum1(int [] a)2 {3 int maxSum = 0;4 5 for (int i = 0; i < a.length; i++)6 for (int j = i; j < a.length; j++)7 {8 int thisSum = 0;9 10 for (int k = i; k < j; k++) 11 thisSum += a[k]; 12 13 ...
练习：2-2-2 选择排序#include<iostream> #include<vector>void print_element(std::vector<int> &coll){for(auto i: coll)std::cout << i << " ";std::cout << std::endl; }void select_sort(std::vector<int> &vi){for(int i = 0; i < (int) vi.size(); ++i){int min_index = i;for(int k = i + 1; k < (int) vi.size(); ++k){if(vi[k] < vi[min_index]) min_index = k;}int swap = vi[min_index];vi[min_index] = vi[i];vi[i] =...
算法分析与设计——最近点对问题题目输入输出样例问题分析代码 题目 这个题目目前对于大家会有点难度，有兴趣的同学可以研究一下，这种题目才是分治的精髓所在。 前段时间 partychen 到吴泾去买东西，发现在步行街有一个赌博游戏，一个商人在地面上摆放了很多的小礼品，然后准备了很多大小相同的圆环，玩家可以到商人处花 5 块钱买一个圆环。然后站在一根白线外使用圆环套住自己想要的礼品。圆环套住的东西就归玩家所有。我这里描述...
1.散列表 描述：通过适当的散列函数在词条的关键码与向量单元的秩之间建立起映射关系的数据结构，也叫哈希表。 完美散列：在时间和空间性能上都达到最优的散列。 散列的查找和删除：根据散列函数可以在O(1)的时间里确定要查找/删除的关键码在散列函数中的地址。 空间利用率：散列表的查找和删除可以在时间复杂度O(1)下实现，但当散列规模很大时，其空间利用率将变得很低。 类比词典，尽管词典中的所有词条都有可能出现，但实际需要...
编写下列声明的历程： public void permute（String str）； private void permute （char[] str, int low, int high）; 第一个历程是驱动程序，调用第二个历程，第二个历程显式str字符串的所有排列。public class one1_6 {public void permute(String str) {char [] strArr = str.toCharArray();permute(strArr, 0, strArr.length);}private void permute(char [] str, int low, int high) {if(low == high) {String s = " ";for(...
动态规划编辑距离（Levenshtein距离）比较两个字符串时，若字符串xxx长度为m，字符串yyy长度为n。 假设这两个字符串之间的编辑距离为E(m,n)E(m,n)E(m,n)。 要通过动态规划的方式解决它，那就需要将这样一个问题划分为子问题E(i,j)E(i,j)E(i,j)，子问题表示串xxx中前iii个字符与串yyy中前jjj个字符之间的编辑距离。 当计算子串的编辑距离时，子串的最右边一列对齐时有以下三种情形： _x[i]x[i]y[j]_y[j]\ \_ \qquad \qquad x[i] \q...
陷入不归路的调试 在线性回归中，我们使用了如下的代价函数来评估预测误差：想要降低预测误差，即提高预测精度，我们往往会采用这些手段： 手段 评价 采集更多的样本 我们认为见多识广会让人变得聪明，但是也会让人变得优柔寡断，或者聪明反被聪明误。 降低特征维度 也许被降掉的维度会是非常有用的知识。 采集更多的特征 增加了计算负担，也可能导致过拟合。 进行高次多项式回归 可能造成过拟合。 调试正规化参数 λλ 这个调节策...
总结 现在，通过诊断模型是出现了高偏差还是高方差问题，我们对于在陷入不归路的调试中提到算法优化手段有了各自的使用场景： 手段 使用场景 采集更多的样本 高方差 降低特征维度 高方差 采集更多的特征 高偏差 进行高次多项式回归 高偏差 降低参数 λλ 高方差 增大参数 λλ 高偏差