圖的演算法有什麼用

Ⅰ 圖像變換的目的是什麼，常用的圖像變換演算法有哪些

圖像變換的目的為了有效和快速地對圖像進行處理和分析，需要將原定義在圖像空間的圖像以某種形式轉換到另外的空間，利用空間的特有性質方便地進行一定的加工，最後再轉換回圖像空間以得到所需的效果。

圖像變換是對圖像處理演算法的總結，它可以分為四個部分：空域變換等維度演算法，空域變換變維度演算法，值域變換等維度演算法和值域變換變維度演算法。

其中空域變換主要指圖像在幾何上的變換，而值域變換主要指圖像在像素值上的變換。等維度變換是在相同的維度空間中，而變維度變換是在不同的維度空間中，例如二維到三維，灰度空間到彩色空間。

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相關延伸：圖像簡介

21世紀是一個充滿信息的時代，圖像作為人類感知世界的視覺基礎，是人類獲取信息、表達信息和傳遞信息的重要手段。數字圖像處理，即用計算機對圖像進行處理，其發展歷史並不長。數字圖像處理技術源於20世紀20年代，當時通過海底電纜從英國倫敦到美國紐約傳輸了一幅照片，採用了數字壓縮技術。

首先數字圖像處理技術可以幫助人們更客觀、准確地認識世界，人的視覺系統可以幫助人類從外界獲取3/4以上的信息，而圖像、圖形又是所有視覺信息的載體，盡管人眼的鑒別力很高；

可以識別上千種顏色，但很多情況下，圖像對於人眼來說是模糊的甚至是不可見的，通過圖象增強技術，可以使模糊甚至不可見的圖像變得清晰明亮。

在計算機中，按照顏色和灰度的多少可以將圖像分為二值圖像、灰度圖像、索引圖像和真彩色RGB圖像四種基本類型。大多數圖像處理軟體都支持這四種類型的圖像。

中國物聯網校企聯盟認為圖像處理將會是物聯網產業發展的重要支柱之一，它的具體應用是指紋識別技術。

Ⅱ <演算法圖解>

二分查找、大O分析法；數組和鏈表；遞歸、快速排序；分治、動態規劃、貪婪演算法；散列表（鍵值對組成的數據結構）；圖演算法（模擬網路的方法）：廣度優先搜索、迪傑斯特拉演算法（計算網路中兩點之間最短距離）；K近鄰（KNN，用於創建推薦系統、OCR引擎、預測股價、物件分類）。

二分查找的時間復雜度為log2n，多少個2相乘等於n。

有序數組，定義low和high，非一個元素，猜中，大了，小了。

選擇排序：o(n方)，快速排序：o(nlogn)，存儲最小的值，存儲最小元素的索引，找出最小的值，加到新數組中。

循環，程序的性能更好，遞歸，程序更容易理解。棧有兩種操作：壓入和彈出。

每個遞歸函數都有兩部分：基線條件和遞歸條件，遞歸條件指的是函數調用自己，基線條件指的是函數不再調用自己，避免無限循環。

編程概念，調用棧，計算機在內部使用被稱為調用棧的棧，遞歸是調用自己的函數。

調用棧可能佔用大量內存，解決方案是編寫循環代碼，或者使用尾遞歸，但並非所有的語言都支持尾遞歸。

分治-遞歸式問題解決辦法：步驟：找出基線條件，確定如何縮小問題的規模，使其符合基線條件。

涉及數組的遞歸函數，基線條件通常是數組為空或只包含一個元素。

快速排序-D&C演算法：步驟：設置基線條件，數組小於2，選擇基準值，將數組分成兩個子數組：小於和大於基準值的元素，對這兩個子數組進行快速排序，遞歸調用。

合並排序：o(nlogn)，快速排序：o(nlogn)：層數o(logn)乘每層需要的時間o(n)，但最差情況為o(n方)。

散列表-基本數據結構之一：內部機制：實現、沖突、散列函數。

散列表無序，數據結構：數組、列表、（棧、不能用於查找）、散列表（包含額外邏輯）。

數組和鏈表都直接映射到內存，但散列表使用散列函數來確定元素存儲位置。

散列函數：不同的輸入映射到不同的索引，輸出不同的數字，散列表是散列函數和數組的結合，也稱散列映射、映射、字典、關聯數組。

緩存的數據存儲在散列表中，訪問頁面時，先檢查散列表是否存儲了頁面。

如果兩個鍵映射到了同一個位置引發沖突，可以在這個位置存儲一個鏈表，好的散列函數可以減少沖突。

填裝因子為散列表元素/位置總數，因子越低，發生沖突的可能性越小，性能越高。

廣度優先搜索（BFS）的含義：解決最短路徑問題的演算法。

步驟：使用圖來建立問題模型，使用廣度優先搜索演算法（是否有路徑，哪個路徑最短）。

所有演算法中，圖演算法是最有用的。

隊列（數據結構）：類似於棧，不能隨機訪問隊列中元素，只支持入隊和出隊（壓入和彈出），先加入的先出隊，即先進先出（FIFO），而棧是後進先出（LIFO）。

有向圖：關系是單向的，無向圖：沒有箭頭，直接相連的節點互為鄰居。

拓撲排序：根據圖創建一個有序列表。

迪傑斯特拉演算法：適用於加權圖（提高或降低某些邊的權重），找出加權圖中的最短路徑。

只適用於有向無環圖，如果有負權邊，不能使用迪傑斯特拉演算法，因為演算法假設處理過的節點，沒有前往終點的最短路徑，故，有負權邊的可用貝爾曼-福特演算法。

在未處理的節點找到開銷最小的節點，遍歷當前節點的所有鄰居，如果經當前節點前往該鄰居更近，就更新鄰居開銷，同時將該鄰居的父節點設置為當前節點，將當前節點標記為處理過，找出接下來要處理的節點，並循環。

貪婪演算法：每步都選擇局部最優解，最終就是全局最優解，易於實現，運行快，是個不錯的近似演算法。

集合類似於列表，但是不包含重復的元素。

貪婪演算法：o(n方)，NP完全問題：需要計算所有的解，從中選出最小距離，計算量大，最佳做法是使用近似演算法。

動態規劃：約定條件下找到最優解，在問題可分解為彼此獨立且離散的子問題時，就可使用動態規劃來解決。

動態規劃解決方案涉及網路，每個單元格都是子問題，需考慮如何將問題分解為子問題。

最長公共序列。

K最近鄰演算法（KNN）：電影推薦系統。

特徵抽取：指標打分，計算距離（相似程度），N維。

KNN的基本工作：分類和回歸。

應用：OCR光學字元識別（optical character recognition），提取線段、點、曲線特徵，找出與新圖像最近的鄰居；語音識別，人臉識別。

垃圾郵件過濾器：樸素貝葉斯分類器。

二叉查找樹（binary search tree）：有序樹狀數據結構。

二叉查找樹插入和刪除操作快於有序數組，但不能隨機訪問（沒有索引）。

紅黑樹是處於平衡狀態的特殊二叉樹，不平衡時，如向右傾斜時性能不佳。

B樹是一種特殊的二叉樹。

反向索引：一個散列表，將單詞映射到包含他的頁面，常用於創建搜索引擎。

並行演算法：速度的提升非線性，因為並行性管理開銷和負載均衡。

分布式演算法：特殊的並行演算法，maprece（映射和歸並函數），映射：任務多時自動分配多台計算機完成，將一個數組轉換成另一個數組，歸並是將一個數組轉換成一個元素。

線性規劃：在給定約束條件下最大限度的改善指定指標，使用simplex演算法，圖演算法為線性規劃子集。

Ⅲ 邏輯演算法圖是什麼意思

邏輯演算法圖是指在計算機科學中，將演算法步驟以一定的方式圖形化表示的技術。它是解決問題和實現計算機程序的強有力工具，具有可視化、易理解、方便與人溝通等特點。在演算法設計中，邏輯演算法圖是一種重要的描述語言，它幫助人們更好地理解問題和演算法的思路，有利於避免漏洞和錯誤的發生，提高程序的執行效率和正確性。
邏輯演算法圖通常包括開始頂點、操作頂點、條件頂點和結束頂點等基本元素。其中，開始頂點表示程序的開始，結束頂點表示程序的結束，操作頂點表示執行具體操作的步驟，條件頂點表示條件分支和循環語句等控制結構。通過邏輯演算法圖，可以清晰地表達程序的流程和邏輯，從而更好地指導程序的開發和測試。
邏輯演算法圖被廣泛應用於軟體開發、系統設計、教學和科研，成為人們理解計算機科學和編程思想的重要工具之一。在實際應用中，邏輯演算法圖經常被使用者重構和改進，以適應不同的需求和場景。因此，在學習邏輯演算法圖的基礎上，要注重培養自己的創新意識和實踐能力，從而為優化程序代碼和改善用戶體驗做出貢獻。