shi大经典排序算法
时间: 2023-09-16 19:01:31 浏览: 54
十大经典排序算法是指在计算机科学中被广泛应用的排序算法。这些经典排序算法包括:冒泡排序、插入排序、选择排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序、计数排序、桶排序和基数排序。
冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法,它通过重复地比较相邻的元素并交换位置来达到排序的目的。
插入排序是一种效率较高的排序算法,它将待排序的元素逐个插入到已排序的序列中,从而实现排序。
选择排序是一种简单但效率较低的排序算法,它通过每次选择未排序序列中最小的元素,并将其放到已排序序列的末尾,从而实现排序。
希尔排序是一种改进版的插入排序算法,它通过将待排序的序列划分成若干个子序列,并分别进行插入排序,最后再进行一次完整的插入排序。
归并排序是一种高效的排序算法,它通过将待排序的序列分成若干个子序列并递归地进行排序,最后再将子序列合并成完整的排序序列。
快速排序是一种高效的排序算法,它通过选择一个基准元素将序列划分成两个子序列,并递归地对子序列进行排序。
堆排序是一种高效的排序算法,它通过将待排序的序列构建成一个二叉堆,并利用二叉堆的特性进行排序。
计数排序是一种非比较排序算法,它通过统计序列中每个元素的出现次数,并根据次数进行排序。
桶排序是一种非比较排序算法,它通过将序列划分成若干个桶,并对每个桶分别进行排序,最后将所有桶中的元素按顺序合并。
基数排序是一种非比较排序算法,它通过将待排序的序列按照个位、十位、百位等位数进行划分,并分别进行排序,最后得到完整的排序结果。
这些十大经典排序算法在不同场景下有着不同的适用性和效率表现,选择合适的算法可以提高排序效率和性能。
相关问题
shi-tomasi prm
Shi-Tomasi主要剔除角点提取算法(Shi-Tomasi PRM)是一种常用于计算机视觉中的角点检测算法。它是基于Harris角点检测算法的改进版本。
Shi-Tomasi算法考虑到了在实际应用中,我们更关注较好的角点而不是所有的角点。所以,与Harris算法不同,Shi-Tomasi算法使用了一个衰减函数来代替Harris算法中的角点响应函数。这个衰减函数可以帮助我们挑选出最强的角点。
Shi-Tomasi算法的核心思想是通过评估每个像素附近的局部特征来选择最强的角点。它将每个像素的梯度取值乘以一个衰减函数,然后将这些乘积的最小特征值作为这个像素的角点响应值。通过对所有像素进行角点响应的排序,我们就可以得到最强的角点。
与Harris算法类似,Shi-Tomasi算法也使用了一个阈值来选择最终的角点。只有当像素的角点响应值大于设定的阈值时,该像素才会被认为是一个角点。这样可以有效地剔除一些噪声和不重要的像素。
总之,Shi-Tomasi主要剔除角点提取算法是一种改进的角点检测算法,通过使用衰减函数和阈值来选择最强的角点。它在计算机视觉任务中广泛应用,如特征匹配、图像对齐和三维重建等领域。
Shi-Tomasi角点检测的步骤
Shi-Tomasi角点检测的步骤如下:
1. 对图像进行灰度化处理;
2. 计算每个像素的梯度值;
3. 对整个图像进行滤波,以消除噪声;
4. 对每个像素计算出一个特征值,该特征值是该像素在周围像素中最小的特征值;
5. 根据每个像素的特征值,选择一些具有较高特征值的像素作为角点;
6. 针对每个选定的角点,计算出一个质量分数,该分数衡量了该角点的可靠性;
7. 根据质量分数,对角点进行排序,选择排名前N的角点作为最终的输出。
这些步骤都是通过计算机算法实现的,Shi-Tomasi角点检测是一种常用的计算机视觉算法,用于在图像中检测角点。