基于 MPI 的快速排序算法的实现

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基于 MPI 的快速排序算法的实现

完整代码: #include <iostream> #include <cstdlib> #include <ctime> #include <algorithm> #include <cmath> #include <mpi.h> using namespace std; struct Pair { int left; int right; }; const int MAX_PROCESS = 128; const int NUM…

基于c++的ostu算法的实现

图像二值化算法是图像处理的基础.一般来说,二值化算法可以分为两个类别:全局二值化和局部二值化.全局二值化是指通过某种算法找到一个全局的阈值T,对图像中坐标为(x,y)的像素值做如下处理: Ostu就是这样一种全局二值化算法,又叫最大类间方差.因为该算法会遍历图像中任意一个像素值i,计算当其为阈值时,图像的前景和背景图像(并不一定是真正的前景和背景,只是我们把当前小于i的记做背景,大于i的记做前景)的方差值.当方差值达到最大时,我们认为此时的i是该图像的全局阈值. 符号说明: 前景点数占图像比例:…

快速排序算法的实现 && 随机生成区间里的数 && O（n）找第k小 && O(nlogk)找前k大

思路:固定一个数,把这个数放到合法的位置,然后左边的数都是比它小,右边的数都是比它大固定权值选的是第一个数,或者一个随机数因为固定的是左端点,所以一开始需要在右端点开始,找一个小于权值的数,从左端点开始,找一个大于权值的数那么交换他们即可.最后的话,One == two那个位置就是权值应该去到的位置,这个时候把原问题划分为更小的子问题就是[be, one - 1]和[one + 1, en]这两个子问题. 下面的是有bug的,当rand去到en的时候,就会wa (修复了) 比如数据是,…

Python八大算法的实现，插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、直接选择排序、堆排序、归并排序、基数排序。

Python八大算法的实现,插入排序.希尔排序.冒泡排序.快速排序.直接选择排序.堆排序.归并排序.基数排序. 1.插入排序描述插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一个新的.个数加一的有序数据,算法适用于少量数据的排序,时间复杂度为O(n^2).是稳定的排序方法.插入算法把要排序的数组分成两部分:第一部分包含了这个数组的所有元素,但将最后一个元素除外(让数组多一个空间才有插入的位置),而第二部分就只包含这一个元素(即待插入元素).在第一部分排序完成后,再将这…

基于思岚A1激光雷达+OpenGL+VS2017的Ramer-Douglas-Peucker算法的实现

时隔两年又借到了之前的那个激光雷达,最老版本的思岚A1,甚至不支持新的固件,并且转接板也不见了,看了下淘宝店卖¥80,但是官方提供了一个基于STM32的实现方式,于是我估摸着这个转接板只是一个普通的USB-TTL转接板,那我就用340搭一个试试吧根据官方的datasheet,电机可以5V供电,核心也是5V,电机使能是VMOTO电压,即5V,因此将三个接口焊到一起,两个地焊到一起,然后剩下一组TXRX,因此七个接口变成四个接口了,正好能接上340,于是插上电试了试,当然...没有那么顺利,报错…

Canny边缘检测算法的实现

图像边缘信息主要集中在高频段,通常说图像锐化或检测边缘,实质就是高频滤波.我们知道微分运算是求信号的变化率,具有加强高频分量的作用.在空域运算中来说,对图像的锐化就是计算微分.由于数字图像的离散信号,微分运算就变成计算差分或梯度.图像处理中有多种边缘检测(梯度)算子,常用的包括普通一阶差分,Robert算子(交叉差分),Sobel算子等等,是基于寻找梯度强度.拉普拉斯算子(二阶差分)是基于过零点检测.通过计算梯度,设置阀值,得到边缘图像. Canny边缘检测算子是一种多级检测算法.1986年由J…

SSE图像算法优化系列十三：超高速BoxBlur算法的实现和优化（Opencv的速度的五倍）

在SSE图像算法优化系列五:超高速指数模糊算法的实现和优化(10000*10000在100ms左右实现) 一文中,我曾经说过优化后的ExpBlur比BoxBlur还要快,那个时候我比较的BoxBlur算法是通过积分图+SSE实现的,我在09年另外一个博客账号上曾经提供过一篇这个文章彩色图像高速模糊之懒惰算法,里面也介绍了一种快速的图像模糊算法,这个算法的执行时间基本也是和半径无关的.在今年的SSE优化学习之路上我曾经也考虑过将该算法使用SSE实现,但当时觉得这个算法逐像素同时逐行都是前后依赖的(…