搜索树结点数的估计（回溯法）
在做复杂性分析的时候，采取的都是上界，但是要做实际的估计就不是这样的。比如在搜索的时候着色问题根据图的结构的不同，真正在做调色的时候调色空间大小其实是不太好估计的，搜索空间的树，到底有多少个搜索结点需要搜索，到底有多大，因为中间有剪枝，剪枝又与图有关系，所以这个时候不太好做精确的估计的，这个时候可以采取的办法叫做蒙特卡洛搜索法。一、Monte Carlo方法随机的选择一些路径，随机的进行赋值，然后找到一条路径（不一定非得到达叶结点中间也可能结束掉），然后随机的找出路径来进行采样，然后看一看它们的概率是多
动态规划算法的一些思考
动态规划是一类的方法的称呼，是一种思想，在很多问题上会用到这类方法。其中典型的动态规划应用的特点就是可以变成一个多阶段决策的过程。比如在寻找路径的时候从最左边走到最右边其实是一个多阶段的过程，以及矩阵链的过程，也可以看作是矩阵链的子问题链条更小一点的问题，然后构成链条更大一点的子问题一直到原问题。这个时候更像是一个阶段的决策，更像是阶段性决策，可以转化成阶段性决策，另外一个重要的特点最优子结构，这句话说起来在《算法导论》里面也很多地方也写了这句话，最优解就是包含了子问题的最优解，也就是说什么是原问题什么是
动态规划算法的递归实现
动态规划算法的递归实现，由于被多次的计算，所以时间复杂度比较高，想的办法是每个子问题只算一次，后面用到的时候，把那个值拿过来就可以把时间降下来，这个就是动态规划算法的迭代实现。长度1：只含1个矩阵，有n个子问题(不需要计算)长度2：含2个矩阵，n-1个子问题长度3：含3个矩阵，n-2个子问题…长度n-1：含n-1个矩阵，2个子问题长度n：原始问题，只有1个长度为1：初值，m[i, i] = 0长度为2：1…2, 2…3, 3…4, … , n-1…n长度为3：1…3, 2…4, 3…
矩阵链相乘（动态规划法）
矩阵链乘法是耳熟能详的问题了，有很多矩阵，排列成矩阵链，矩阵链的要求是相邻的两个是可以相乘的，可以相乘是有条件的，两个矩阵能够相乘的条件就是行、列之间是有关系的，两个矩阵如果能够相乘，就是前面矩阵的列号和后面矩阵的行号是一致的。 如何确定矩阵的乘法顺序，使得元素相乘的总次数最少。一、问题描述1、问题设A1 _,A2 , … ,An为矩阵序列， Ai为 Pi-1 X Pi 阶矩阵，i = 1, 2, … , n. 试确定矩阵的乘法顺序，使得元素相乘的总次数最少。2、输入：向量P=<P0,P
设计备忘录解矩阵链(动态规划法)的一些思考
动态规划法求解问题的时候，空间换时间的时候，怎么去记，应该记什么。空间计算值得过程可以有效的理解备忘录，备忘录实际上就是一张表格，帮助我们求解子问题。现在有五个矩阵，有六个数来表示，每个矩阵的行号、列号都是已知的，就是从里面挑出相邻的两个值，六个数表示五个矩阵的项矩阵链，接下来记录子问题。P = < 30, 35, 15, 5, 10, 20 >, n = 5A1A2A3A4A5，其中A1:30×35，A2:35×15，A3:15×5，A4:5×10，A5:10×20存储所有子问题的最小乘法次数及得到这个
离散余弦变换进行图像变换Matlab实现
离散余弦变换首先读入图像，然后将图像灰度化，在matlab中直接使用函数dct2函数能够实现图像的变换，最后输出实验结果。余弦变换为实的正交变换，变换核的基函数正交。余弦变换有快速变换，和傅立叶变换一样，分奇偶组。四、主要技术问题的处理方法编程中注意值域，比如说加法定义8bit存储，两个图像相加会超过255。如果是减法，可能出现负数，对于数字图像要作归一化，归一到8bit影响的值域中进行输出。对原始图像进行离散余弦变换，由变换的频谱可以看出，变换后DCT系数能量主要集中在左上角，其余大部分系数接近
傅里叶变换进行图像变换Matlab实现
使用Matlab的工具箱对图像进行图像变换快速傅立叶变换的算法就是在研究离散傅立叶变换计算的基础上，节省计算量以达到快速计算的目的。由于二维离散傅立叶变换可以分离成两步的一维离散傅立叶变换来实现，因此本次实验使用一维离散傅立叶变换的快速算法。将原函数分类为奇数项和偶数项，通过两项不断地进行运算最终得到需要的结果。四、主要技术问题的处理方法实验中读入彩色的图像都需要进行灰度化，才可以继续进行实验。Matlab中用fft2实现2D傅里叶变换，构造一幅黑白二值图像，把低频分量移到图象中心，而把高频分量移到
小波变换进行图像变换Matlab实现
小波变换是傅里叶变换的发展和扩充，在一定程度上克服了傅里叶变换的弱点与局限性。小波分析与Fourier变换相比，小波变换是空间域和频率域的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息。傅里叶变换首先读入图像，然后将图像灰度化，在matlab中直接使用函数dwt2函数能够实现图像的变换，最后输出实验结果。四、主要技术问题的处理方法实验中遇到的问题及解决方法：采用小波变换，可以实现图像压缩。将图像转换为双精度，获取矩阵行数，用矩阵映射色图，然后使用小波函数的单层分解，最后获得小波变换后的图像。小波分解可以看出覆
图像处理压缩Huffman编码方法实现
图像压缩所解决的主要问题是尽量减少表示数字图像时所需要的数据量。减少数据量的基本原理是去除其中多余的数据。本博客将给定的图像进行压缩处理，使Huffman编码方法，并计算压缩比，分析图像压缩后的视觉效果。首先将彩色图像灰度化，转化为单通道灰度图像。然后对每个像素对应的灰度级进行统计，以及对应的编码记录存放在像素数组中，接着把像素数组中的灰度像素个数从大到小进行排序，建立Huffman解码矩阵计算出灰度级最小两位像素个数的和，对图像灰度统计数据按Huffman算法编码，输出图像前通过解码矩阵对图像进行解码，最
客观评价 增长趋势比 vite 还猛的 TailwindCSS
前端社群常见的宗教战争文： TailwindCSS根本邪魔歪道， Class根本不是这样用的， 看了真他妈一肚子火 —— 硬派本格 CSS/SCSS支持者会有这样的言论，也许是你日常的工作流程中，不适合用这样的框架，又或许是你没有客观的理解过 TailwindCSS 的优点所以体会不到它的魅力。先说结论：如果你是一个团队做 SAAS 产品，需要在统一的产品风格主题上面展开，并且使用 React 之类可以模块化x组件的前端框架，那麽 TailwindCSS 会是很值得导入的样式解决方案。我发现对我来说，打断心
数字图像增强的一般方法
将给定的图像进行增强处理，分别使用线性变换增强、对数变换增强、指数变换增强以及伪彩色增强处理，分析增强后的视觉效果。首先，将原始图像进行灰度图像处理，以达到增强效果和原始图像对比。然后，分别根据线性变换增强、对数变换增强、指数变换增强和伪彩色增强公式，设置相应参数，由于matlab中没有相应库函数进行使用，因此需要设置线性变换参数等值。最后，将增强后图像与原始图像输出进行对比。线性变换增强对图像进行均衡化处理，并显示处理后图像及其直方图，与原图像作比较；对数变换常用来扩展低值灰度，压缩高值灰度，这样可以使
停止像这样使用 “async/await“，改用原版
作者：Marina Mosti 译者：前端小智 来源：medium 原文：https://blog.bitsrc.io/stop-using-async-await-like-this-use-the-original-instead-172b5df17589最近看到一些开发者使用这种方法来处理 错误。正如你所看到的，他们把函数包起来，把原来的Promise转换成一个肯定会成功的 “Promise”，并返回一个数组。如果原始的Promise成功了，那么数组中的第一项是空的，表示没有错误，第二项是原始
Storybook 按需加载指定包（从命令行中获取包名）
在使用[email protected]时，可能只想关注其中一个或多个UI组件，但storybook将所有组件都给打包了； 导致的问题 展示的组件太多； 启动时间变慢； 如果其它包有问题，会导致启动失败
如何封装 cookie/localStorage/sessionStorage hook?
对 cookie/localStorage/sessionStorage 的封装是我们经常需要去做的，ahooks 的封装整体比较简单，大家可以参考借鉴。
【LeetCode】剑指 Offer II 029. 排序的循环链表
持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第23天，点击查看活动详情 测试岗位也越来卷了，除了基本的功能测试外，还要有编程基础、脚本经验才脱颖而出。 怎么才能提高我们的编程能
不念过往，不畏将来：2022年6月我辞职了...
「时光不负，创作不停，本文正在参加2022年中总结征文大赛」 前言 四年前的自己，也许从未想到，从我踏进这家公司大门起，我竟然可以待四年； 四年前的自己，也许从未想到，我会选择在这个时机辞职。
Bootstrap系列之导航条（Navbar）
为Bootstrap强大的，响应灵敏的导航头，导航栏提供文档和示例，包括对面包屑、导航、折叠插件等的支持。在开始使用导航栏之前，以下是你需要知道的导航栏内置了对一些子组件的支持。根据需要从以下选项中进行选择下面是一个包含响应式光主题导航条的所有子组件的例子，它会在lg(大)断点处自动折叠。这个例子使用了和工具类。可以应用于大多数元素，但是锚是最好的，因为一些元素可能需要实用程序类或自定义样式。将图片添加到可能总是需要自定义样式或工具来适当的大小。下面是一些示例。Navbar导航链接建立在我们的选
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