图的算法有什么用

Ⅰ 图像变换的目的是什么，常用的图像变换算法有哪些

图像变换的目的为了有效和快速地对图像进行处理和分析，需要将原定义在图像空间的图像以某种形式转换到另外的空间，利用空间的特有性质方便地进行一定的加工，最后再转换回图像空间以得到所需的效果。

图像变换是对图像处理算法的总结，它可以分为四个部分：空域变换等维度算法，空域变换变维度算法，值域变换等维度算法和值域变换变维度算法。

其中空域变换主要指图像在几何上的变换，而值域变换主要指图像在像素值上的变换。等维度变换是在相同的维度空间中，而变维度变换是在不同的维度空间中，例如二维到三维，灰度空间到彩色空间。

(1)图的算法有什么用扩展阅读：

相关延伸：图像简介

21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。数字图像处理，即用计算机对图像进行处理，其发展历史并不长。数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。

首先数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高；

可以识别上千种颜色，但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。

在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为二值图像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。大多数图像处理软件都支持这四种类型的图像。

中国物联网校企联盟认为图像处理将会是物联网产业发展的重要支柱之一，它的具体应用是指纹识别技术。

Ⅱ <算法图解>

二分查找、大O分析法；数组和链表；递归、快速排序；分治、动态规划、贪婪算法；散列表（键值对组成的数据结构）；图算法（模拟网络的方法）：广度优先搜索、迪杰斯特拉算法（计算网络中两点之间最短距离）；K近邻（KNN，用于创建推荐系统、OCR引擎、预测股价、物件分类）。

二分查找的时间复杂度为log2n，多少个2相乘等于n。

有序数组，定义low和high，非一个元素，猜中，大了，小了。

选择排序：o(n方)，快速排序：o(nlogn)，存储最小的值，存储最小元素的索引，找出最小的值，加到新数组中。

循环，程序的性能更好，递归，程序更容易理解。栈有两种操作：压入和弹出。

每个递归函数都有两部分：基线条件和递归条件，递归条件指的是函数调用自己，基线条件指的是函数不再调用自己，避免无限循环。

编程概念，调用栈，计算机在内部使用被称为调用栈的栈，递归是调用自己的函数。

调用栈可能占用大量内存，解决方案是编写循环代码，或者使用尾递归，但并非所有的语言都支持尾递归。

分治-递归式问题解决办法：步骤：找出基线条件，确定如何缩小问题的规模，使其符合基线条件。

涉及数组的递归函数，基线条件通常是数组为空或只包含一个元素。

快速排序-D&C算法：步骤：设置基线条件，数组小于2，选择基准值，将数组分成两个子数组：小于和大于基准值的元素，对这两个子数组进行快速排序，递归调用。

合并排序：o(nlogn)，快速排序：o(nlogn)：层数o(logn)乘每层需要的时间o(n)，但最差情况为o(n方)。

散列表-基本数据结构之一：内部机制：实现、冲突、散列函数。

散列表无序，数据结构：数组、列表、（栈、不能用于查找）、散列表（包含额外逻辑）。

数组和链表都直接映射到内存，但散列表使用散列函数来确定元素存储位置。

散列函数：不同的输入映射到不同的索引，输出不同的数字，散列表是散列函数和数组的结合，也称散列映射、映射、字典、关联数组。

缓存的数据存储在散列表中，访问页面时，先检查散列表是否存储了页面。

如果两个键映射到了同一个位置引发冲突，可以在这个位置存储一个链表，好的散列函数可以减少冲突。

填装因子为散列表元素/位置总数，因子越低，发生冲突的可能性越小，性能越高。

广度优先搜索（BFS）的含义：解决最短路径问题的算法。

步骤：使用图来建立问题模型，使用广度优先搜索算法（是否有路径，哪个路径最短）。

所有算法中，图算法是最有用的。

队列（数据结构）：类似于栈，不能随机访问队列中元素，只支持入队和出队（压入和弹出），先加入的先出队，即先进先出（FIFO），而栈是后进先出（LIFO）。

有向图：关系是单向的，无向图：没有箭头，直接相连的节点互为邻居。

拓扑排序：根据图创建一个有序列表。

迪杰斯特拉算法：适用于加权图（提高或降低某些边的权重），找出加权图中的最短路径。

只适用于有向无环图，如果有负权边，不能使用迪杰斯特拉算法，因为算法假设处理过的节点，没有前往终点的最短路径，故，有负权边的可用贝尔曼-福特算法。

在未处理的节点找到开销最小的节点，遍历当前节点的所有邻居，如果经当前节点前往该邻居更近，就更新邻居开销，同时将该邻居的父节点设置为当前节点，将当前节点标记为处理过，找出接下来要处理的节点，并循环。

贪婪算法：每步都选择局部最优解，最终就是全局最优解，易于实现，运行快，是个不错的近似算法。

集合类似于列表，但是不包含重复的元素。

贪婪算法：o(n方)，NP完全问题：需要计算所有的解，从中选出最小距离，计算量大，最佳做法是使用近似算法。

动态规划：约定条件下找到最优解，在问题可分解为彼此独立且离散的子问题时，就可使用动态规划来解决。

动态规划解决方案涉及网络，每个单元格都是子问题，需考虑如何将问题分解为子问题。

最长公共序列。

K最近邻算法（KNN）：电影推荐系统。

特征抽取：指标打分，计算距离（相似程度），N维。

KNN的基本工作：分类和回归。

应用：OCR光学字符识别（optical character recognition），提取线段、点、曲线特征，找出与新图像最近的邻居；语音识别，人脸识别。

垃圾邮件过滤器：朴素贝叶斯分类器。

二叉查找树（binary search tree）：有序树状数据结构。

二叉查找树插入和删除操作快于有序数组，但不能随机访问（没有索引）。

红黑树是处于平衡状态的特殊二叉树，不平衡时，如向右倾斜时性能不佳。

B树是一种特殊的二叉树。

反向索引：一个散列表，将单词映射到包含他的页面，常用于创建搜索引擎。

并行算法：速度的提升非线性，因为并行性管理开销和负载均衡。

分布式算法：特殊的并行算法，maprece（映射和归并函数），映射：任务多时自动分配多台计算机完成，将一个数组转换成另一个数组，归并是将一个数组转换成一个元素。

线性规划：在给定约束条件下最大限度的改善指定指标，使用simplex算法，图算法为线性规划子集。

Ⅲ 逻辑算法图是什么意思

逻辑算法图是指在计算机科学中，将算法步骤以一定的方式图形化表示的技术。它是解决问题和实现计算机程序的强有力工具，具有可视化、易理解、方便与人沟通等特点。在算法设计中，逻辑算法图是一种重要的描述语言，它帮助人们更好地理解问题和算法的思路，有利于避免漏洞和错误的发生，提高程序的执行效率和正确性。
逻辑算法图通常包括开始顶点、操作顶点、条件顶点和结束顶点等基本元素。其中，开始顶点表示程序的开始，结束顶点表示程序的结束，操作顶点表示执行具体操作的步骤，条件顶点表示条件分支和循环语句等控制结构。通过逻辑算法图，可以清晰地表达程序的流程和逻辑，从而更好地指导程序的开发和测试。
逻辑算法图被广泛应用于软件开发、系统设计、教学和科研，成为人们理解计算机科学和编程思想的重要工具之一。在实际应用中，逻辑算法图经常被使用者重构和改进，以适应不同的需求和场景。因此，在学习逻辑算法图的基础上，要注重培养自己的创新意识和实践能力，从而为优化程序代码和改善用户体验做出贡献。