用c++代码实现均值哈希法计算两张图片相似度
时间: 2023-02-26 07:14:47 浏览: 106
用C代码实现均值哈希法计算两张图片相似度可以使用以下算法:首先,将图片缩小为8x8的尺寸,然后计算每个像素点的灰度平均值;接着,将灰度平均值转换为一个64位的Hash值;最后,计算两个Hash值的汉明距离,即可得到两张图片的相似度。
相关问题
两数之和哈希法c语言
下面是用哈希法实现两数之和的C语言代码:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define HASH_SIZE 1000
typedef struct HashNode {
int key;
int value;
struct HashNode* next;
} HashNode;
typedef struct {
HashNode* data[HASH_SIZE];
} HashTable;
HashTable* createHashTable() {
HashTable* hashTable = (HashTable*)malloc(sizeof(HashTable));
for (int i = 0; i < HASH_SIZE; i++) {
hashTable->data[i] = NULL;
}
return hashTable;
}
void addNode(HashTable* hashTable, int key, int value) {
int hash = abs(key) % HASH_SIZE;
HashNode* node = hashTable->data[hash];
while (node != NULL) {
if (node->key == key) {
node->value = value;
return;
}
node = node->next;
}
HashNode* newNode = (HashNode*)malloc(sizeof(HashNode));
newNode->key = key;
newNode->value = value;
newNode->next = hashTable->data[hash];
hashTable->data[hash] = newNode;
}
int getValue(HashTable* hashTable, int key) {
int hash = abs(key) % HASH_SIZE;
HashNode* node = hashTable->data[hash];
while (node != NULL) {
if (node->key == key) {
return node->value;
}
node = node->next;
}
return -1;
}
int* twoSum(int* nums, int numsSize, int target, int* returnSize) {
HashTable* hashTable = createHashTable();
for (int i = 0; i < numsSize; i++) {
int complement = target - nums[i];
int index = getValue(hashTable, complement);
if (index != -1) {
int* result = (int*)malloc(sizeof(int) * 2);
result[0] = index;
result[1] = i;
*returnSize = 2;
return result;
}
addNode(hashTable, nums[i], i);
}
*returnSize = 0;
return NULL;
}
int main() {
int nums[] = {2, 7, 11, 15};
int target = 9;
int returnSize;
int* result = twoSum(nums, sizeof(nums) / sizeof(int), target, &returnSize);
for (int i = 0; i < returnSize; i++) {
printf("%d ", result[i]);
}
free(result);
return 0;
}
```
注:本代码实现了哈希表的基本操作,包括创建哈希表、添加节点、获取节点值。在实现twoSum函数时,我们利用哈希表记录每个元素在数组中的下标,然后在遍历数组的同时查找哈希表中是否存在与当前元素相加等于目标值的元素,如果存在就返回它们的下标。
描述再哈希法这一解决冲突的方法
再哈希法是一种解决散列表中冲突问题的方法,它的基本思想是使用另一个散列函数对冲突的关键字进行再一次的哈希。
具体来说,当发生哈希冲突时,再哈希法会使用另一个散列函数,将冲突的关键字重新计算哈希值,然后将其插入到对应的散列表位置中。通常情况下,再哈希法会使用两个或多个散列函数来解决冲突,直到找到一个空闲的散列表位置。
再哈希法的实现比较简单,其基本步骤如下:
1. 定义多个散列函数,用于计算哈希值。
2. 在散列表中插入关键字时,先使用第一个散列函数计算哈希值。如果该位置已经被占用,则使用第二个散列函数计算哈希值,以此类推,直到找到一个空闲的位置为止。
需要注意的是,再哈希法的效率受到所选散列函数的影响,如果选择的散列函数不够随机,仍然可能会出现冲突,因此需要根据实际情况选择合适的散列函数。