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经过图像处理，我们可以得到了一张灰度化、去除噪声、二值化、综合校正过的待识别答题卡图像。每个填涂块在这张图像上的坐标和模板答题卡上的坐标是一致的，故我们可以匹配标准答题卡来分割这张待识别答题卡图像。答题卡上五道题为一组，共有八组，准考证号是一组四位填涂块，科目代码是一位代号。组内题目间距都是相等的
前阵子有人问我react的virtualDomTree的diff算法是怎么实现的，有没做什么优化点。
算法动图演示如下:编辑 算法逻辑演示:编辑 算法单趟排序可视化过程: 编辑 有关归并排序的具体代码实现: 【数据 结 构】八大排序算法之 归 并排序算法 https://blog.csdn.net/weixin_72357342/article/details/135059352
经常听人谈起贪心算法，但是你真的了解什么是贪心算法吗？知道在什么时候使用谈心算法吗？If not,follow me. 贪心算法（Greedy Algorithm）是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最优（或最有利）的选择的算法。贪心算法希望通过局部最优选择来达到全局最优解。
了解插入排序有助于理解排序算法的基本原理，并为选择适当的排序算法提供了基础。
Python中的树的重建算法详解 树的重建（Tree Reconstruction）是一种从给定的遍历序列中恢复原树结构的算法。在本文中，我们将讨论树的重建问题以及常见的重建算法，包括先序遍历和中序遍历序列重建二叉树，以及层序遍历序列重建二叉树。
Python中的树的直径算法详解 树的直径是树中任意两个节点之间最长路径的长度。在本文中，我们将深入讨论树的直径问题以及如何通过深度优先搜索（DFS）算法来解决。我们将提供Python代码实现，并详细说明算法的原理和步骤。
数据结构的威力：FP-Growth算法所使用的FP树是一种极为高效的数据结构，它不仅降低了算法的内存需求，而且大大提高了执行速度。这体现了合适的数据结构选择对算法性能的重要性。
对每个非空的桶进行排序，可以使用快速排序、插入排序等常用的排序算法。 将每个桶中的数据依次取出，即可得到排序结果。
尽管其时间复杂度较高，但选择排序算法比较简单易懂，并且在某些特定情况下，例如对于小规模的数组来说，其性能可能表现得比其他高级排序算法要好。
快速排序实现原理 快速排序（Quick Sort）是一种常用的排序算法，它基于分治的思想，通过将一个无序的序列分割成两个子序列，并递归地对子序列进行排序，最终完成整个序列的排序。 其基本思路如下： 选择数组中的一个元素作为基准（pivot）。
前言 计数排序是一种非比较性的排序算法，适用于排序一定范围内的整数。它的基本思想是通过统计每个元素的出现次数，然后根据元素的大小依次输出排序结果。 实现原理 首先找出待排序数组中的最大值max和最小值min。
Python中的树的子树判定算法详解 树的子树判定是指判断一个树是否是另一棵树的子树。在本文中，我们将深入讨论树的子树判定问题以及如何通过递归算法来解决。我们将提供Python代码实现，并详细说明算法的原理和步骤。
二分查找算法是在有序数组中用到的较为频繁的一种查找算法，在未接触二分查找算法时，最通用的一种做法是，对数组进行遍历，跟每个元素进行比较，其时间为O(n).但二分查找算法则更优，因为其查找时间为O(lgn)。
引言 在计算机科学中，查找算法是用于在数据结构中查找特定元素的算法。线性查找，也称为顺序查找，是最简单的查找算法之一。它不需要数据结构事先进行排序，适用于小型数据集或无序数据集。本文将深入探讨线性查找算法的原理、C#实现以及性能优化策略。
选择排序的算法步骤 从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置。 然后再从剩余未排序元素中寻找最小（或最大）元素，然后放到已排序序列的末尾。 以此类推，直到所有元素均排序完毕。
桶排序（Bucket Sort）是一种分布式排序算法，其基本思想是将数组分割成多个小区间，称为“桶”。算法的核心是将数据均匀地分配到这些桶中，然后对每个桶内的数据进行排序，最后再将所有桶内的数据合并成一个有序的数组。桶排序在处理大量数据时非常有效，特别是当数据分布比较均匀时。
@TOC 1.KMP算法 1.概念 KMP是一种改进的字符串匹配算法，该算法的核心是利用匹配失败后的信息，尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的。 具体实现通过一个next()函数实现，函数本身包含了模式串的局部匹配信息。
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一、算法评价 排序方法平均时间最好时间最坏时间冒泡排序(稳定)O(n^2)O(n)O(n^2)选择排序(
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