圖的演算法是干什麼用的

㈠ 看不懂演算法，買了C程序設計，演算法到底干什麼的。

演算法其實就是將解決一個問題的思路用C語言（或其他程序設計語言）描述出來，比如：一個整數序列，要將其按從小到大的順序進行排列，就有插入排序、選擇排序、冒泡排序、堆排序等多種演算法來實現，這些演算法書上都有講解，如果你剛開始學的話，首先各種數據類型（int、float...）、操作（+、-、++、--、<<、>>......）、數據結構（數組、鏈表、堆棧、隊列......）這些得先明白的，從最簡單的A+B開始學，逐步深入，練習和學習各種演算法可以去POJ（http://poj.org/）等各大OJ上去做題，題目量多，可到網上去搜題目類型的分類……敲的挺累的，希望有所幫助！！

㈡ 神經網路演算法是用來干什麼的

神經網路演算法是由多個神經元組成的演算法網路。
邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程；它先將信息化成概念，並用符號表示，然後，根據符號運算按串列模式進行邏輯推理；這一過程可以寫成串列的指令，讓計算機執行。然而，直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來，結果是忽然間產生的想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點在於以下兩點：
1、信息是通過神經元上的興奮模式分布儲在網路上。
2、信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。
思維學普遍認為，人類大腦的思維分為抽象（邏輯）思維、形象（直觀）思維和靈感（頓悟）思維三種基本方式。

㈢ 演算法 干什麼用 數據結構

數據結構定義的不同表述 數據結構是計算機存儲、組織數據的方式。數據結構是指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合。

具體解釋書上都有，我個人的理解是

數據結構就是為便於實現編程目標而打造的對象，好比OO編程的對象，

演算法就是為了實現編程的目標而採取的計算思路和方法，比如一個個比大小，大的放前面

㈣ 什麼是演算法

演算法（Algorithm）是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。一個演算法應該具有以下五個重要的特徵：演算法可以使用自然語言、偽代碼、流程圖等多種不同的方法來描述。1、有窮性（Finiteness）演算法的有窮性是指演算法必須能在執行有限個步驟之後終止2、確切性(Difiniteness)演算法的每一步驟必須有確切的定義；3、輸入項(Input)一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定出了初始條件；4、輸出項(Output)一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒有輸出的演算法是毫無意義的；5、可行性(Effectiveness)演算法中執行的任何計算步都是可以被分解為基本的可執行的操作步，即每個計算步都可以在有限時間內完成。（也稱之為有效性）計算機科學家尼克勞斯-沃思曾著過一本著名的書《數據結構十演算法= 程序》，可見演算法在計算機科學界與計算機應用界的地位。編輯本段演算法的復雜度同一問題可用不同演算法解決，而一個演算法的質量優劣將影響到演算法乃至程序的效率。演算法分析的目的在於選擇合適演算法和改進演算法。一個演算法的評價主要從時間復雜度和空間復雜度來考慮。時間復雜度演算法的時間復雜度是指執行演算法所需要的時間。一般來說，計算機演算法是問題規模n 的函數f(n)，演算法的時間復雜度也因此記做T(n)=Ο(f(n))因此，問題的規模n 越大，演算法執行的時間的增長率與f(n) 的增長率正相關，稱作漸進時間復雜度（Asymptotic Time Complexity）。空間復雜度演算法的空間復雜度是指演算法需要消耗的內存空間。其計算和表示方法與時間復雜度類似，一般都用復雜度的漸近性來表示。同時間復雜度相比，空間復雜度的分析要簡單得多。詳見網路詞條"演算法復雜度"編輯本段演算法設計與分析的基本方法1.遞推法遞推法是利用問題本身所具有的一種遞推關系求問題解的一種方法。它把問題分成若干步，找出相鄰幾步的關系，從而達到目的，此方法稱為遞推法。2.遞歸遞歸指的是一個過程：函數不斷引用自身，直到引用的對象已知3.窮舉搜索法窮舉搜索法是對可能是解的眾多候選解按某種順序進行逐一枚舉和檢驗，並從眾找出那些符合要求的候選解作為問題的解。4.貪婪法貪婪法是一種不追求最優解，只希望得到較為滿意解的方法。貪婪法一般可以快速得到滿意的解，因為它省去了為找最優解要窮盡所有可能而必須耗費的大量時間。貪婪法常以當前情況為基礎作最優選擇，而不考慮各種可能的整體情況，所以貪婪法不要回溯。5.分治法分治法是把一個復雜的問題分成兩個或更多的相同或相似的子問題，再把子問題分成更小的子問題……直到最後子問題可以簡單的直接求解，原問題的解即子問題的解的合並。6.動態規劃法動態規劃是一種在數學和計算機科學中使用的，用於求解包含重疊子問題的最優化問題的方法。其基本思想是，將原問題分解為相似的子問題，在求解的過程中通過子問題的解求出原問題的解。動態規劃的思想是多種演算法的基礎，被廣泛應用於計算機科學和工程領域。7.迭代法迭代法是數值分析中通過從一個初始估計出發尋找一系列近似解來解決問題（一般是解方程或者方程組）的過程，為實現這一過程所使用的方法統稱為迭代法。編輯本段演算法分類演算法可大致分為基本演算法、數據結構的演算法、數論與代數演算法、計算幾何的演算法、圖論的演算法、動態規劃以及數值分析、加密演算法、排序演算法、檢索演算法、隨機化演算法、並行演算法。演算法可以宏泛的分為三類：有限的，確定性演算法 這類演算法在有限的一段時間內終止。他們可能要花很長時間來執行指定的任務，但仍將在一定的時間內終止。這類演算法得出的結果常取決於輸入值。有限的，非確定演算法 這類演算法在有限的時間內終止。然而，對於一個（或一些）給定的數值，演算法的結果並不是唯一的或確定的。無限的演算法 是那些由於沒有定義終止定義條件，或定義的條件無法由輸入的數據滿足而不終止運行的演算法。通常，無限演算法的產生是由於未能確定的定義終止條件。編輯本段舉例經典的演算法有很多，如："歐幾里德演算法，割圓術，秦九韶演算法"。編輯本段演算法經典專著目前市面上有許多論述演算法的書籍，其中最著名的便是《計算機程序設計藝術》（The Art Of Computer Programming) 以及《演算法導論》（Introction To Algorithms）。編輯本段演算法的歷史「演算法」即演演算法的大陸中文名稱出自《周髀算經》；而英文名稱Algorithm 來自於9世紀波斯數學家al-Khwarizmi，因為al-Khwarizmi在數學上提出了演算法這個概念。「演算法」原為"algorism"，意思是阿拉伯數字的運演算法則，在18世紀演變為"algorithm"。歐幾里得演算法被人們認為是史上第一個演算法。 第一次編寫程序是Ada Byron於1842年為巴貝奇分析機編寫求解解伯努利方程的程序，因此Ada Byron被大多數人認為是世界上第一位程序員。因為查爾斯·巴貝奇(Charles Babbage)未能完成他的巴貝奇分析機，這個演算法未能在巴貝奇分析機上執行。 因為"well-defined procere"缺少數學上精確的定義，19世紀和20世紀早期的數學家、邏輯學家在定義演算法上出現了困難。20世紀的英國數學家圖靈提出了著名的圖靈論題，並提出一種假想的計算機的抽象模型，這個模型被稱為圖靈機。圖靈機的出現解決了演算法定義的難題，圖靈的思想對演算法的發展起到了重要作用的。求素數的埃拉托塞尼篩法和求方根的開方的方法公式（演算法不等於公式，公式卻是提供一種演算法）

㈤ 演算法工程師大致是做什麼的

各個行業都有演算法部分，統計有統計的演算法，控制有控制的演算法，圖像處理有圖像處理的演算法。在很多傳統行業，演算法不是一個獨立的崗位，而是由研發工程師負責。今天小編就帶大家來了解下演算法工程師大致是做什麼的?我們接著往下看。

1. 圖像處理，尤其是基於OpenCV的圖像處理演算法，一般產品里有做美顏，濾鏡什麼的特別喜歡招這塊的小朋友，近一兩年有被做深度學習的取代的趨勢。最近google出了arcore，所以讓不少小公司也能出一些效果很好的換頭類應用。
2. 計算機圖形學，這也算是一個大類，主要涉及到圖形渲染演算法，光追演算法，三維圖像重構等圖像繪制方面的內容。這個方向，不光是做3d引擎和游戲開發方面，對於很多行業需要與cad相關的，都會涉及到這一個領域的模型和優化演算法設計。
3. VR，AR領域，涉及到的包括視頻跟蹤，SLAM，raytracing，幾何投影等等，實際上是一個綜合的領域，目前主要是做計算機視覺的轉行做這塊。
4. 醫學影像處理，三維圖像重構，用在B超，CT成像上，這個是醫療方向的。
5. 通信基帶信號處理，網路優化演算法，這一塊其實很式微了，畢竟高大上的演算法小公司沒成本去實施。
6. 音頻濾波，用在HiFi產品，比如車載音響，手機廠商，圈子其實蠻小的。
7. 控制演算法，自適應濾波演算法，用在機械領域上，比如機械臂行程式控制制，穩定性。
8. 有限元演算法，這塊從雷達，機械，電磁學，到服裝設計，都有很有價值的應用。
9. 信號處理，比如插值，頻譜分析，盲信號分離，壓縮感知，物聯網大部分應用會涉及這一塊。
互聯網和軟體行業把演算法分離成一個獨立的崗位大體有兩個原因。第一，低級的軟體工程師不懂演算法，或者更乾脆一點說不懂數學，所有涉及到模型和計算公式的工作都必須要找專業人員來搞定。第二，從生產效率考慮，初級演算法工程師很多沒有很好的軟體工程背景，簡單點說就是不會寫代碼只會寫matlab，這種工程師的工作交付沒有辦法直接投入生產，所以需要將他們的工作和生產環節隔離開。綜上所述，就是小編今天給大家分享的內容，希望可以幫助到大家。

㈥ 圖像處理的演算法有哪些

圖像處理基本演算法操作從處理對象的多少可以有如下劃分：
一）點運算：處理點單元信息的運算
二）群運算：處理群單元 （若干個相鄰點的集合）的運算
1.二值化操作
圖像二值化是圖像處理中十分常見且重要的操作，它是將灰度圖像轉換為二值圖像或灰度圖像的過程。二值化操作有很多種，例如一般二值化、翻轉二值化、截斷二值化、置零二值化、置零翻轉二值化。
2.直方圖處理
直方圖是圖像處理中另一重要處理過程，它反映圖像中不同像素值的統計信息。從這句話我們可以了解到直方圖信息僅反映灰度統計信息，與像素具體位置沒有關系。這一重要特性在許多識別類演算法中直方圖處理起到關鍵作用。
3.模板卷積運算
模板運算是圖像處理中使用頻率相當高的一種運算，很多操作可以歸結為模板運算，例如平滑處理，濾波處理以及邊緣特徵提取處理等。這里需要說明的是模板運算所使用的模板通常說來就是NXN的矩陣（N一般為奇數如3,5,7,...），如果這個矩陣是對稱矩陣那麼這個模板也稱為卷積模板，如果不對稱則是一般的運算模板。我們通常使用的模板一般都是卷積模板。如邊緣提取中的Sobel運算元模板。

㈦ python中演算法是干什麼用的

可以做分類。通常是做文本分類。 在此基礎上做郵件的垃圾郵件過濾。還有自動識別效果也不錯。
這是一個常見的演算法。而且用處挺多的。 在語言分析里常用。比如：我有一組文件，想自動分成不同的類別。 再比如我有一個文章，想根據內容，自動分鍛落。再比如有很多新聞，可以自動按行業進行分類。
這個演算法有自學習，也就是機器學習的擴展。所以可以讓演算法自動升級精度。開始50-70%，後來可以達到90%的分類精度。

㈧ 程序員演算法是干什麼的

演算法，從字面意義上解釋，就是用於計算的方法，通過該這種方法可以達到預期的計算結果。目前，被廣泛認可的演算法專業定義是：演算法是模型分析的一組可行的，確定的，有窮的規則。通俗的說，演算法也可以理解為一個解題步驟，有一些基本運算和規定的順序構成。但是從計算機程序設計的角度看，演算法由一系列求解問題的指令構成，能根據規范的輸入，在有限的時間內獲得有效的輸出結果。演算法代表了用系統的方法來描述解決問題的一種策略機制。
完成同一件事的不同的演算法完成的時間和佔用的資源可能並不相同，這就牽扯到效率的問題。演算法的基本任務是針對一個具體的問題，找到一個高效的處理方法，從而完成任務。

㈨ 在圖像處理中有哪些演算法

1、圖像變換：

由於圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。採用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散餘弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理，可減少計算量，獲得更有效的處理。它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應用。

2、圖像編碼壓縮：

圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數據量，以便節省圖像傳輸、處理時間和減少所佔用的存儲器容量。

壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。

編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。

3、圖像增強和復原：

圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除雜訊，提高圖像的清晰度等。

圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節明顯；如強化低頻分量可減少圖像中雜訊影響。

4、圖像分割：

圖像分割是數字圖像處理中的關鍵技術之一。

圖像分割是將圖像中有意義的特徵部分提取出來，其有意義的特徵有圖像中的邊緣、區域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。

5、圖像描述：

圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。

一般圖像的描述方法採用二維形狀描述，它有邊界描述和區域描述兩類方法。對於特殊的紋理圖像可採用二維紋理特徵描述。

6、圖像分類：

圖像分類屬於模式識別的范疇，其主要內容是圖像經過某些預處理（增強、復原、壓縮）後，進行圖像分割和特徵提取，從而進行判決分類。

圖像分類常採用經典的模式識別方法，有統計模式分類和句法模式分類。

(9)圖的演算法是干什麼用的擴展閱讀：

圖像處理主要應用在攝影及印刷、衛星圖像處理、醫學圖像處理、面孔識別、特徵識別、顯微圖像處理和汽車障礙識別等。

數字圖像處理技術源於20世紀20年代，當時通過海底電纜從英國倫敦到美國紐約傳輸了一幅照片，採用了數字壓縮技術。

數字圖像處理技術可以幫助人們更客觀、准確地認識世界，人的視覺系統可以幫助人類從外界獲取3/4以上的信息，而圖像、圖形又是所有視覺信息的載體，盡管人眼的鑒別力很高，可以識別上千種顏色，

但很多情況下，圖像對於人眼來說是模糊的甚至是不可見的，通過圖象增強技術，可以使模糊甚至不可見的圖像變得清晰明亮。

㈩ 什麼是演算法 用計算機解題時起什麼作用

演算法可以理解為有基本運算及規定的運算順序所構成的完整的解題步驟。或者看成按照要求設計好的有限的確切的計算序列，並且這樣的步驟和序列可以解決一類問題。

計算機解題時就相當於你的思路，知道怎麼去解決問題，剩下的只有如何用代碼表達出來而已