分治法 动态规划 图像处理参考文献

### 关于分治法、动态规划以及图像处理的参考资源

#### 分治法
分治算法是一种重要的算法设计技术，主要思想是将一个问题分解成若干个小规模子问题来解决。这种方法通常用于求解复杂度较高的计算问题。对于希望深入了解这一领域的人士来说，《Introduction to Algorithms》是一本不可多得的好书[^1]。

def divide_and_conquer(problem, param_1, param_2):
    # 基础情况判断
    if problem is None or size_of_problem == 0:
        print("Problem not exist.")
        return -1
    
    elif minimal_size(problem):  # 如果问题是基本情形，则直接返回结果
        return solve_small_problem(problem)

    sub_problems = decompose_original_problem(problem)  # 将原问题拆分为更小的问题
    results_from_subproblems = []
    
    for each in sub_problems:  
        result = divide_and_conquer(each, param_1, param_2)  # 对每一个子问题递归调用函数本身
        results_from_subproblems.append(result)
        
    final_result = combine_results(results_from_subproblems)  # 合并各个子问题的结果得到最终答案
    return final_result

#### 动态规划
动态规划适用于具有重叠子结构特性的最优化问题。通过存储已经解决过的子问题的答案，在下次遇到相同子问题时可以直接利用已知结果而无需重复计算。《Dynamic Programming and Optimal Control》由Dimitri P.Bertsekas所著，提供了详尽的内容介绍和应用实例[^2]。

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
       return n
    else:
       return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

#### 图像处理
计算机视觉与数字图像处理涉及广泛的技术和技术栈。为了掌握这些技能，《Digital Image Processing》第三版由Rafael C.Gonzalez 和 Richard E.Woods合著，被认为是该领域的经典教材之一；另外，“Learning OpenCV 3”这本书籍也十分适合初学者入门OpenCV库的学习[^3]。