最近认真研究了一下算法导论里面的多项式乘法的快速计算问题,主要是用到了FFT,自己也实现了一下,总结如下. 1.多项式乘法 两个多项式相乘即为多项式乘法,例如:3*x^7+4*x^5+1*x^2+5与8*x^6+7*x^4+6*x^3+9两个式子相乘,会得到一个最高次数项为13的多项式.一般来说,普通的计算方法是:把A多项式中的每一项与B中多项式中的每一项相乘,得到n个多项式,再把每个多项式相加到一起,得到最终的结果,不妨假设A,B的最高次项都为n-1,长度都为n,那么计算最终的结果需要o(n^…

算法分类 十种常见排序算法可以分为两大类: 非线性时间比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此称为非线性时间比较类排序. 线性时间非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此称为线性时间非比较类排序. 详情如下: 算法评估 排序算法的性能依赖于以下三个标准: 稳定性:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面,则稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后 a 可能会出现在…

本文介绍一种用于高维空间中的高速近期邻和近似近期邻查找技术--Kd-Tree(Kd树). Kd-Tree,即K-dimensional tree,是一种高维索引树形数据结构,经常使用于在大规模的高维数据空间进行近期邻查找(Nearest Neighbor)和近似近期邻查找(Approximate Nearest Neighbor),比如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配.本文首先介绍Kd-Tree的基本原理,然后对基于BBF的近似查找方法进行介绍.最后给出一些參考文献和开源实现…

目录 1.算法简述 1.1.MinFilter(MaxFilter) 算法简述 1.2.MinFilter(MaxFilter) 快速算法简述 2.实现代码 2.1.MinFilterOneRow 单行滤波代码 2.2.MinFilterOneMatrix 单个二维矩阵滤波代码 3.测试 3.1 测试截图 3.2 测试代码 参考资料: MinFilter - Wolfram 语言与系统参考资料中心 ImageFilter - Wolfram 语言与系统参考资料中心 Streaming Maxim…

GIMP源代码链接:https://gitlab.gnome.org/GNOME/gimp/-/archive/master/gimp-master.zip GEGL相关代码链接:https://gitlab.gnome.org/GNOME/gegl/-/archive/master/gegl-master.zip 最近因为要研究下色温算法,顺便下载了最新的GIMP软件,色温算法倒是找到了(有空单独来讲下),也顺便看看GIMP都有些什么更新,嗯,更新还是蛮多的,界面UI上有很多改动,有些已经改的…

RSA算法原理(二)   作者: 阮一峰 日期: 2013年7月 4日 上一次,我介绍了一些数论知识. 有了这些知识,我们就可以看懂RSA算法.这是目前地球上最重要的加密算法. 六.密钥生成的步骤 我们通过一个例子,来理解RSA算法.假设爱丽丝要与鲍勃进行加密通信,她该怎么生成公钥和私钥呢? 第一步,随机选择两个不相等的质数p和q. 爱丽丝选择了61和53.(实际应用中,这两个质数越大,就越难破解.) 第二步,计算p和q的乘积n. 爱丽丝就把61和53相乘. n = 61×53 = 3233 n…

原文链接https://www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/Fast-Fourier-Transform.html 多项式 之 快速傅里叶变换(FFT)/数论变换(NTT)/例题与常用套路[入门] 前置技能 对复数以及复平面有一定的了解 对数论要求了解:逆元,原根,中国剩余定理 对分治有充足的认识 对多项式有一定的认识,并会写 $O(n^2)$ 的高精度乘法 本文概要 多项式定义及基本卷积形式 $Karatsuba$ 乘法 多项式的系数表示与点值表示,以及拉格朗日插值法…

GBDT算法原理深入解析 标签: 机器学习 集成学习 GBM GBDT XGBoost 梯度提升(Gradient boosting)是一种用于回归.分类和排序任务的机器学习技术,属于Boosting算法族的一部分.Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法,属于集成学习(ensemble learning)的范畴.Boosting方法基于这样一种思想:对于一个复杂任务来说,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比其中任何一个专家单独的判断要好.通俗地说,就是"三个臭皮匠顶个…

kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据聚类后,然后研究不同聚类下数据的特点. 算法原理: (1) 随机选取k个中心点: (2) 在第j次迭代中,对于每个样本点,选取最近的中心点,归为该类: (3) 更新中心点为每类的均值: (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新,直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步数,误差不变. 空间复杂度o(N) 时间复杂度o(I*K*N) 其中N为样本点个数,K为中心点个数,I为迭代次数 为什么迭代后误差逐渐减小: SSE=  对于 而言,求导…

http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/8710462 OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 2013-03-23 17:44 16963人阅读 评论(28) 收藏 举报  分类: 机器视觉(34)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   KAZE系列笔记: OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 OpenCV学习笔记…