作者:Oto_G QQ: 421739728 目录 简介 基础 差异的描述 好的差异比较 算法介绍 名词解释 两个定理 绘制编辑图 感谢 简介 本文章对Myers差分算法(Myers Diff Algorithm)进行了细致讲解,适合对Myers差分算法完全不了解的小白进行学习. 本文所使用的Myers工具在Myers View (myer-view.vercel.app) 源码在GitHub - G-haoyu/MyerView: Myers Diff Algorithm HTML Visua…

bsdiff的基本原理 bsdiff是由Conlin Percival开源的一个优秀的差分算法,而且是跨平台的.在Android系统中所使用的imgdiff本质上就是bsdiff. bsdiff的依据 在传统更新中,包含了复制和插入两种操作,复制指的是找到old文件中所匹配的部分,将其复制到新文件中.插入指的是将old文件中所没有的数据插入到新文件中.这种方式在二进制文件更新中并不适用,因为对源代码进行少量的修改就会导致二进制文件产生较大的差异,从而复制和插入指令增多,生成的更新包远大于理想状态…

clear; clc; i1=imread('D:\Work\1.png'); i2=imread('D:\Work\2.png'); i1=rgb2gray(i1); i2=rgb2gray(i2); [m,n]=size(i1); im1=double(i1); im2=double(i2); i3=zeros(size(i1)); :m; :n; ; %最佳阈值在70到90之间 i3(i,j)=; ; i3(i,j)=; end end; end; imshow(i3); s=size(i…

一.个人理解 前面学习了前缀和算法,对于访问任意区间的速度是比较快的,但如果我们要修改某个区间的数呢,对于前缀和算法来说这还是有点棘手. 所以我们来学学新的算法:差分算法! 前缀和数组储存的是前n个数的和,而差分代表的是与前一个的差值. 为什么要这么储存呢??? 因为这么储存之后,我们就可以对我们的原数组进行修改,假如我们在第 l 个位置加上一个值,就会影响后面所有的数值 ,这时候我们只需要在我我们要截止的地方后面一个数(也就是r+1)加上一个数值就可以了(后面的正负相抵没有了).这样,就只用修…

直方图均衡化就是调整灰度直方图的分布,即将原图中的灰度值映射为一个新的值.映射的结果直观表现是灰度图的分布变得均匀,从0到255都有分布,不像原图那样集中.图像上的表现就是对比度变大,亮的更亮,暗的更暗. 映射算法是计算灰度图的累积函数,并将其归一化.最后由累计函数映射出新的灰度值.这个算法其他的博客都有描述.我这里谈谈我对这个算法的理解. 通过这种算法会有什么效果?首先灰度的大小关系是不会变化的,但是新的灰度范围和这种灰度的像素数目相关.原本占据低区域和高区域的像素,虽然很少,但是占据了(0~…

题目 :Bovine Genomics G奶牛基因组 传送门: 洛谷P3667 题目描述 Farmer John owns NN cows with spots and NN cows without spots. Having just completed a course in bovine genetics, he is convinced that the spots on his cows are caused by mutations in the bovine genome. At…

数据结构实验之串一:KMP简单应用 Time Limit: 1000 ms Memory Limit: 65536 KiB Submit Statistic Discuss Problem Description 给定两个字符串string1和string2,判断string2是否为string1的子串. Input 输入包含多组数据,每组测试数据包含两行,第一行代表string1(长度小于1000000),第二行代表string2(长度小于1000000),string1和string2中保证…

SPF Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 7406   Accepted: 3363 Description Consider the two networks shown below. Assuming that data moves around these networks only between directly connected nodes on a peer-to-peer basis, a…

以前对PCA算法有过一段时间的研究,但没整理成文章,最近项目又打算用到PCA算法,故趁热打铁整理下PCA算法的知识.本文观点旨在抛砖引玉,不是权威,更不能尽信,只是本人的一点体会. 主成分分析(PCA)是多元统计分析中用来分析数据的一种方法,它是用一种较少数量的特征对样本进行描述以达到降低特征空间维数的方法,它的本质实际上是K-L变换.PCA方法最著名的应用应该是在人脸识别中特征提取及数据维,我们知道输入200*200大小的人脸图像,单单提取它的灰度值作为原始特征,则这个原始特征将达到40000…

题面 传送门 题目大意: 给出一棵树,再给出k条树上的简单路径,求每条边被不同的路径覆盖了多少次 分析 解决这个问题的经典做法是树上差分算法 它的思想是把"区间"修改转化为左右端点的修改 在树上,每个节点初始权值为0,对于每条路径(x,y),我们令节点x的权值+1,节点y的权值-1,节点LCA(x,y)的权值-2 最后进行一次DFS,求出F[x]表示x为根的子树中各节点的权值之和,F[x]就是x与它的父节点之间的树边被覆盖的次数 用dfs序+ST表求LCA,时间复杂度O(nlog2n+…