2 淡定的炮仗

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数据结构笔记(三十六)-- 插入排序与直接插入排序

插入排序插入排序就是将要排序的表分成有序表和无序表两个部分,在无序表中取一个元素,在有序表中找到其位置,然后将其插入到有序表中。这样的排序算法就是插入排序一、插入排序的分类直接插入排序折半插入排序2-路插入排序表插入排序希尔排序等二、直接插入排序方法:在添加新的记录时,使用顺序查找的方式找到其要插入的位置,然后将新记录插入。例如采用直接插入排序算法将**无序表{3,1,7,5,2,4,9,6}**进行升序排序的过程为:首先考虑记录 3 ,由于插入排序刚开始,有序表中没有任何记录,所

2020-09-15 13:45:38

数据结构笔记(三十五)--排序概念

排序概念排序算法,还分为内部排序算法和外部排序算法,之间的区别是,前者在内存中完成排序,而后者则需要借助外部存储器。排序算法有:1. 插入排序算法2. 折半插入排序算法3. 2路插入排序算法4. 表插入排序算法5. 希尔排序算法(缩小增量排序)6. 冒泡排序(起泡排序)算法7. 快速排序(QSort,快排)算法8. 简单选择排序算法9. 树形选择排序(锦标赛排序)10. 堆排序算法11. 归并排序算法12. 基数排序算法13. 内部排序算法的优势分析...

2020-09-15 12:54:53

数据结构笔记(三十四)二叉排序树的删除

二叉排序树的删除一、二叉排序树的删除情况1、被删除的结点是叶子结点2、被删除的结点只有一个孩子3、被删除的节点有两个孩子二、伪代码实现

2020-09-14 22:22:03

数据结构笔记(三十三)--二叉排序树的插入与生成

二叉排序树的插入与生成一、二叉排序树的插入二二叉排序树插入算法伪代码三、二叉排序树的生成四、二叉排序树的生成算法伪代码实现二叉排序树的特点

2020-09-14 15:28:05

数据结构笔记(三十二)--二叉排序树的基本概念与查找

二叉排序树的基本概念与查找一、引言关于查找之前的顺序查找和二分查找都属于静态查找,除了静态查找还有动态查找,动态查找一般分为两种,一种是动态的查找树表,还有一种是基于哈希表的查找,这次主要记录动态查找树表的内容。对于静态表来说:1、查找性能最好能够达到对数级,前提是表有序,2、在插入和删除性能方面,最好能达到常数级别,前提是表必须采用链式存储结构。今天记录的查找方法的可以结合这两方面进行查找,就是基于动态树表的查找。二、二叉排序树三、二叉排序树的查找四、算法实现伪代码...

2020-09-14 12:55:49

数据结构笔记(三十一)--折半查找

折半查找顺序查找的算法简单,但是平均查找长度较大,特别不适用于较大的查找表其查找查找的平均长度为(1+n)/21、折半查找举例及总结2、折半查找伪代码折半查找是分治类算法可以用递归来实现3、折半查找算法分析...

2020-09-11 18:08:47

数据结构笔记(三十)-- 查找的基本概念和相关的顺序查找

查找的基本概念和相关的顺序查找一、查找1、查找与查找表的定义2、对查找表的操作3、查找的结果二、如何查找1、查找方法2、比较式查找方法的评价方式主要是根据平均查找长度进行评价三、顺序查找表的查找实现数据类型描述1、顺序查找表的数据类型描述他们都符合c语言的标准,下标都是从0开始,但是下标为0的元素一般会用做监视哨或者空闲不用,实际的序列都是从下标为1的元素开始2、顺序表查找伪代码例子:给定一个顺序查找序列,待查的记录关键字key=64,由于整个序列是无序的,我们只能采

2020-09-11 14:39:12

数据结构笔记(二十九)--最小生成树(prim算法思想)

最小生成树(prim算法思想)一、预知概念直达:两顶点直接相连接路径:两顶点之间可以有其他顶点,但最终两顶点是能够连接的假如我们有四台电脑,怎样连接才能保证这四台电脑两两相互通信组成局域网呢?需要几条网线完全图:两两连接 需要4*(4-1)/2=6条网线很明显网线是比较多的,我们需要删除一些网线,但是至少要保留几根网线才能保证四台电脑两两相通呢?这里就会用到生成树的概念。我们知道至少删除到至少剩下3根网线就不能再删除了。也就是如下图所示也就是说n个顶点只要要有n-1条边才能保证n个顶点是互通

2020-09-10 22:03:31

数据结构笔记(二十八)-- 图的广度优先遍历

图的广度优先遍历一、基本思想二、图的广度优先遍历举例三、伪代码实现邻接点的访问的实现需要根据图的存储方式来进行实现

2020-09-10 09:59:43

数据结构笔记(二十七)-- 图的深度优先遍历

图的深度优先遍历一、图遍历定义图的遍历是指从图的某个顶点出发遍历图,访遍图中其余顶点,并且使图中的每个顶点仅被访问一次的过程二、深度优先遍历的思想三、深度优先遍历举例四、伪代码...

2020-09-09 20:21:22

数据结构笔记(二十六)-- 图的存储

一、图的存储

2020-09-09 16:08:03

数据结构笔记(二十五)-- 图的基本术语

一、图的基本术语

2020-09-09 12:05:54

数据结构笔记(二十四)-- 哈夫曼编译码

一、哈夫曼编码的概念二、哈夫曼编码的构造解释上图:求一个叶子节点的编码要从叶子节点反向走到根节点为止。首先从下标(游标)为1的叶子节点开始求取下标(游标)为1的叶子节点的编码。下标(游标)为1的叶子节点的双亲的下标为7,因为7的左孩子是下标为1的叶子节点,所以可以得到下标(游标)为1的叶子节点的编码最后一位是0(左孩子为0,右孩子为1)因为没有回溯到根节点所以接着回溯下标(游标)为1的叶子节点的双亲节点是下标为7的节点,那下标为7的节点的双亲是下标为9的节点,而下标为9的节点的左孩子的下标

2020-09-08 17:15:25

数据结构笔记(二十三)--哈夫曼树

一、哈夫曼树二、哈夫曼树的建立三、 哈夫曼算法的实现

2020-09-08 13:57:09

yolov3从头实现(六)损失计算

损失计算一、损失计算的输入损失计算的预测值输入是yolov3从头实现(五)中的yolov3网络块的输出损失计算的真实值输入是yolov3从头实现(三)中我们制作出的标签值二、损失的结构yolov3的损失分为三个部分:1、位置损失2、置信度损失3、分类损失在计算损失时我们是一个尺度一个尺度的计算损失的,然后将最终的损失组合到一起。三、计算某一个尺度的损失以13*13尺度损失计算为例...

2020-08-17 20:21:46

yolov3从头实现(五)-- yolov3网络块

yolov3网络块一、上采样卷积块类1、上采样卷积块结构1*1的卷积作用是为了调整上采样输出的通道数2、上采样卷积类的实现# 上采样卷积类class _Upsamling(tf.keras.Model): def __init__(self, filters, layer_idx, name=""): super(_Upsamling, self).__init__(name=name) layer_names = ["layer_{}

2020-08-13 19:38:40

yolov3从头实现(四)-- darknet53网络tf.keras搭建

darknet53网络tf.keras搭建一、定义darknet块类1 、darknet块网络结构2、darknet块实现# 定义darknet块类class _ResidualBlock(tf.keras.Model): def __init__(self, filters, layer_idx, name=""): ''' :param filters: 存放卷积核个数的列表,存放两次卷积的卷积核数 :param layer_idx:

2020-08-13 16:46:46

yolov3从头实现(三)-- yolov3标签制作

yolov3标签制作

2020-08-03 15:14:38

yolov3从头实现(二)-- 数据增强

数据增强一、数据增强说明对于目标检测任务的数据增强我们可以采用如下方法1、将图片放大一些然后随机裁剪2、将裁剪后的图片进行水平翻转3、进行上述操作后要将图片上的标注框也要进行相应的操作二、数据增强实现import cv2class ImgAugment(object): # 定义图片增强类 def __init__(self, w, h, jitter): self._jitter = jitter # 是否要数据增强标志

2020-07-31 20:20:18

yolov3从头实现(一)-- xml标签制作与读取

标签制作与读取这里说的标签制作并非yolov3所需要的标签,而是一般的没有处理的标签一、标签的制作1、制作工具及制作结果制作工具使用的是:labelImg用labelimg制作完成后的标签二、xml标签的读取方法及实现1、数据文件结构2、定义xml文件解析器类,用于获取xml文件中的标注信息3、测试xml文件解析类功能4、xml文件解析器类实现代码import numpy as npfrom xml.etree.ElementTree import parse # xml解

2020-07-31 20:00:58

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