//orb.cpp #include "stdafx.h" #include <cv.hpp> #include <highgui.h> #include "utils.h" #include <iostream> using namespace std; void orb(char* path1, char* path2, INFO& info, bool show) { double t1,t

收所管理的堆。垃圾回收是一種動態存儲管理技術，它自動地釋放不再被程序引用的對象，按照特定的垃圾收集算法來實現資源自動回收的功能。 　　垃圾收集的意義 　　在C++中，對象所占的內存在程序結束運行之前一

?數據挖掘之決策樹算法 戴佳寧 一、決策樹算法 機器學習中，決策樹是一個預測模型；它代表的是對象屬性值與對象值之間的一種映射關系。樹中每個節點表示某個對象，每個分叉路徑則代表的某個可能的屬性值，而每個

一、基本描述 類似于回溯法，也是一種在問題的解空間樹T上搜索問題解的算法。但在一般情況下，分支限界法與回溯法的求解目標不同。 回溯法的求解目標是找出T中滿足約束條件的所有解 ，而 分支限界法 的求

http://www.cnblogs.com/wsnb/p/5182516.html 前言 上一篇《 數據結構和算法之時間復雜度和空間復雜度 》中介紹了時間復雜度的概念和常見的時間復雜度，并分別舉例子進行了一一說明。這一篇主要介紹線性表。

本文翻譯自topcoder的算法教程 http://help.topcoder.com/data-science/competing-in-algorithm-challenges/algorithm

#include<stdio.h> #include<string.h> #include<iostream> using namespace std; #define MAXN 123123 char s[MAXN]; int sa[MAXN],t[MAXN],t2[MAXN],c[MAXN],n; void build(int m) { int i,*x=t,*y=t2; //其實下面的是計數

//utils.h #ifndef _UTILS_H #define _UTILS_H #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include

//freak.cpp #include "stdafx.h" #include <cv.hpp> #include <highgui.h> #include "utils.h" #include <iostream> using namespace std; void freak(char* path1, char* path2, INFO& info, bool show) { double

二叉樹（刪除和插入都是O(logN)） 可以達到NlogN 的時間復雜度的排序，就是使用二叉堆實現 使用的排序算法就是堆排序 使用一個附加數組，存儲空間增加一倍 （或者將刪除的最小數放入堆的最后） //?? 因為只會復制一次，時間復雜度并不會顯著增加

c）依次比較字符串和模板字符串的內容，如果全部符合，返回；只要一個不符合，break跳出，str加1，轉b） 那么算法應該怎么寫呢？朋友們可以自己先書寫一下，即使在紙上寫也可以。 char* strstr(const

SHA是消息摘要算法的一種實現方式，前面已經總結過MD2\4\5的實現，接下來就為大家總結一下SHA的實現。 SHA的jdk實現： private static void SHA_JDK(){ try

不過判斷上面這些比不是說實現就完結了，還要考慮性能問題，游戲對性能要求高，而且有相應的算法，AABB,OBB算法 我只講OBB碰撞 方向包圍盒（Oriented bounding box），簡稱OBB

用過平衡二叉樹的朋友都清楚，平衡二叉樹的最大優點就是排序。不管是在數據插入的時候還是在數據刪除的時候，我們都要考慮到數據的排序情況。但是和數據的 添加、刪除一樣重要的，還有數據的查詢。很不幸，平衡二叉樹經常由于節點的添加和刪除，數據的查詢效率會變得非常低下。朋友們可以看看下面這樣的一個極端 場景，所有分支節點都只有一邊存在數據： /* * 7 3 * / \ * 6 4 * / \ * 5 7 *

堆排序與快速排序，歸并排序一樣都是時間復雜度為O(N*logN)的幾種常見排序方法。學習堆排序前，先講解下什么是數據結構中的二叉堆。

在使用模型進行預測時，根據輸入參數依次在各個判斷節點進行判斷游走，最后到葉子節點即為預測結果。 如何構造決策樹 決策樹算法的核心是通過對數據的學習，選定判斷節點，構造一顆合適的決策樹。 假設我們從用戶行為日志中整理出如下數據：

//surf.cpp #include "stdafx.h" #include <cv.hpp> #include <highgui.h> #include "utils.h" #include <iostream> using namespace std; void surf(char* path1, char* path2, INFO& info, bool show) { double t1

//brisk.cpp #include "stdafx.h" #include <cv.hpp> #include <highgui.h> #include "utils.h" #include <iostream> using namespace std; void brisk(char* path1, char* path2, INFO& info, bool show) { double

序問題。但是由于排序的內容是數據結構，因此形式上說，我們需要采用通用數據排序算法，這在我之前的博客里面已經涉及到了（通用算法設計）。所以，我們所要做的就是編寫compare和swap兩個函數。通用冒泡代碼如下所示，

著名的 C10K 問題提出的時候, 正是 2001 年。這篇文章可以說是高性能服務器開發的一個標志性文檔，它討論的就是單機為1萬個連接提供服務這個問題，當時因為硬件和軟件的限制，單機1萬還是 一個