条件匹配算法

❶ 请问 熟悉VBA的朋友，如何实现有限制条件的自动匹配

首先有三个原始数据表，分别为“基本信息”，“等级记录1”，“等级记录2”，为了保护原始数据，另外创建三个表做辅助运算，顺序基本是从模块1到4，最后再把运算结果复制到“RT”表，通过“RT”表中的时间变化来更新结果，结果分别是通过等级、时间之间的运算得到的，代码里面有说明的。但是有几段代码运行是出现错误，我现在的水平还看不出哪里出错，所以请你看一下。另外创建三个新表是我自己的想法，如果可以不建新表直接得到RT的结果就最好，你看看能不能把代码整合、优化一下，提高运行速度。

1.把“基础信息表”的数据复制到“basic”表，并添加“RT”...“F(t)”等项，见模块1Sub CreateBasic()、Sub
BasicCopy()；“basic”中的“K2”、“K4”可以先计算，见模块1的Sub
FGPA()
2.把“等级记录1”的数据复制到“记录1”表，并添加“等级评分”、“K1”，见模块1Sub DnewSheet() 、Sub
D()；要求“等级记录1”的等级记录可以和编码切换，见模块1Sub
DcodeChange1()（PS：这个运行时出现错误，为什么）。
3.按等级记录，匹配“记录1”中的等级评分，并计算“K1”，见模块2的Function
sum1和模块1的Sub Dsum()；把“K1”按要求汇总到“basic”中的“K1”，见模块1的Sub Dtotal()

4.把“等级记录2”的数据复制到“记录2”，并添加“等级评分”、“等级影响”、“K5”、“F(t0)”，见模块3的Sub SnewSheet()、Sub
S()；要求“等级记录2”的等级记录可以和编码切换，见模块3Sub
ScodeChange()（这里运行是也出错）；
5.按等级记录，匹配“记录2”中的等级评分、等级影响，并分别计算子K5，F(t0)，见模块2的Function
sum2，模块3的Sub
Ssum()；
6.把“记录2”中每行K5，F(t0)相乘后再把相同条件编号的乘积相加，匹配到“basic”中的“K5*F(t0)”，见模块3的Sub
Stotal()；
7.计算“basic”中的K3、F(t)、RT，见模块2的Function sum3、模块3的Sub
SumAll()
8.把“basic”的A-G列复制到”RT“表，见模块4的Sub CreateRT()、Sub
BasicRTCopy()
9.”RT“表的内容是最终要显示的结果，所以在”B3“添加一个选择日期控件，希望可以通过选择不同时间得到结果

❷ 有关匹配和排序的算法，高手帮帮忙哈

一、插入排序(Insertion Sort)
1. 基本思想：
每次将一个待排序的数据元素，插入到前面已经排好序的数列中的适当位置，使数列依然有序；直到待排序数据元素全部插入完为止。
2. 排序过程：
【示例】：
[初始关键字] [49] 38 65 97 76 13 27 49
J=2(38) [38 49] 65 97 76 13 27 49
J=3(65) [38 49 65] 97 76 13 27 49
J=4(97) [38 49 65 97] 76 13 27 49
J=5(76) [38 49 65 76 97] 13 27 49
J=6(13) [13 38 49 65 76 97] 27 49
J=7(27) [13 27 38 49 65 76 97] 49
J=8(49) [13 27 38 49 49 65 76 97]

Procere InsertSort(Var R : FileType);
//对R[1..N]按递增序进行插入排序, R[0]是监视哨//
Begin
for I := 2 To N Do //依次插入R[2],...,R[n]//
begin
R[0] := R[I]; J := I - 1;
While R[0] < R[J] Do //查找R[I]的插入位置//
begin
R[J+1] := R[J]; //将大于R[I]的元素后移//
J := J - 1
end
R[J + 1] := R[0] ; //插入R[I] //
end
End; //InsertSort //

二、选择排序
1. 基本思想：
每一趟从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，顺序放在已排好序的数列的最后，直到全部待排序的数据元素排完。
2. 排序过程：
【示例】：
初始关键字 [49 38 65 97 76 13 27 49]
第一趟排序后 13 〔38 65 97 76 49 27 49]
第二趟排序后 13 27 〔65 97 76 49 38 49]
第三趟排序后 13 27 38 [97 76 49 65 49]
第四趟排序后 13 27 38 49 [49 97 65 76]
第五趟排序后 13 27 38 49 49 [97 97 76]
第六趟排序后 13 27 38 49 49 76 [76 97]
第七趟排序后 13 27 38 49 49 76 76 [ 97]
最后排序结果 13 27 38 49 49 76 76 97

Procere SelectSort(Var R : FileType); //对R[1..N]进行直接选择排序 //
Begin
for I := 1 To N - 1 Do //做N - 1趟选择排序//
begin
K := I;
For J := I + 1 To N Do //在当前无序区R[I..N]中选最小的元素R[K]//
begin
If R[J] < R[K] Then K := J
end;
If K <>; I Then //交换R[I]和R[K] //
begin Temp := R[I]; R[I] := R[K]; R[K] := Temp; end;
end
End; //SelectSort //

三、冒泡排序(BubbleSort)
1. 基本思想：
两两比较待排序数据元素的大小，发现两个数据元素的次序相反时即进行交换，直到没有反序的数据元素为止。
2. 排序过程：
设想被排序的数组R〔1..N〕垂直竖立，将每个数据元素看作有重量的气泡，根据轻气泡不能在重气泡之下的原则，从下往上扫描数组R，凡扫描到违反本原则的轻气泡，就使其向上"漂浮"，如此反复进行，直至最后任何两个气泡都是轻者在上，重者在下为止。
【示例】：
49 13 13 13 13 13 13 13
38 49 27 27 27 27 27 27
65 38 49 38 38 38 38 38
97 65 38 49 49 49 49 49
76 97 65 49 49 49 49 49
13 76 97 65 65 65 65 65
27 27 76 97 76 76 76 76
49 49 49 76 97 97 97 97

Procere BubbleSort(Var R : FileType) //从下往上扫描的起泡排序//
Begin
For I := 1 To N-1 Do //做N-1趟排序//
begin
NoSwap := True; //置未排序的标志//
For J := N - 1 DownTo 1 Do //从底部往上扫描//
begin
If R[J+1]< R[J] Then //交换元素//
begin
Temp := R[J+1]; R[J+1 := R[J]; R[J] := Temp;
NoSwap := False
end;
end;
If NoSwap Then Return//本趟排序中未发生交换，则终止算法//
end
End; //BubbleSort//

四、快速排序（Quick Sort）
1. 基本思想：
在当前无序区R[1..H]中任取一个数据元素作为比较的"基准"(不妨记为X)，用此基准将当前无序区划分为左右两个较小的无序区：R[1..I-1]和R[I+1..H]，且左边的无序子区中数据元素均小于等于基准元素，右边的无序子区中数据元素均大于等于基准元素，而基准X则位于最终排序的位置上，即R[1..I-1]≤X.Key≤R[I+1..H](1≤I≤H)，当R[1..I-1]和R[I+1..H]均非空时，分别对它们进行上述的划分过程，直至所有无序子区中的数据元素均已排序为止。
2. 排序过程：
【示例】：
初始关键字 [49 38 65 97 76 13 27 49〕
第一次交换后 〔27 38 65 97 76 13 49 49〕
第二次交换后 〔27 38 49 97 76 13 65 49〕
J向左扫描，位置不变，第三次交换后 〔27 38 13 97 76 49 65 49〕
I向右扫描，位置不变，第四次交换后 〔27 38 13 49 76 97 65 49〕
J向左扫描 〔27 38 13 49 76 97 65 49〕
（一次划分过程）

初始关键字 〔49 38 65 97 76 13 27 49〕
一趟排序之后 〔27 38 13〕 49 〔76 97 65 49〕
二趟排序之后 〔13〕 27 〔38〕 49 〔49 65〕76 〔97〕
三趟排序之后 13 27 38 49 49 〔65〕76 97
最后的排序结果 13 27 38 49 49 65 76 97
各趟排序之后的状态

Procere Parttion(Var R : FileType; L, H : Integer; Var I : Integer);
//对无序区R[1,H]做划分，I给以出本次划分后已被定位的基准元素的位置 //
Begin
I := 1; J := H; X := R[I] ;//初始化，X为基准//
Repeat
While (R[J] >;= X) And (I < J) Do
begin
J := J - 1 //从右向左扫描，查找第1个小于 X的元素//
If I < J Then //已找到R[J] 〈X//
begin
R[I] := R[J]; //相当于交换R[I]和R[J]//
I := I + 1
end;
While (R[I] <= X) And (I < J) Do
I := I + 1 //从左向右扫描，查找第1个大于 X的元素///
end;
If I < J Then //已找到R[I] >; X //
begin R[J] := R[I]; //相当于交换R[I]和R[J]//
J := J - 1
end
Until I = J;
R[I] := X //基准X已被最终定位//
End; //Parttion //

Procere QuickSort(Var R :FileType; S,T: Integer); //对R[S..T]快速排序//
Begin
If S < T Then //当R[S..T]为空或只有一个元素是无需排序//
begin
Partion(R, S, T, I); //对R[S..T]做划分//
QuickSort(R, S, I-1);//递归处理左区间R[S,I-1]//
QuickSort(R, I+1,T);//递归处理右区间R[I+1..T] //
end;
End; //QuickSort//

五、堆排序(Heap Sort)
1. 基本思想：
堆排序是一树形选择排序，在排序过程中，将R[1..N]看成是一颗完全二叉树的顺序存储结构，利用完全二叉树中双亲结点和孩子结点之间的内在关系来选择最小的元素。
2. 堆的定义: N个元素的序列K1,K2,K3,...,Kn.称为堆，当且仅当该序列满足特性：
Ki≤K2i Ki ≤K2i+1(1≤ I≤ [N/2])

堆实质上是满足如下性质的完全二叉树：树中任一非叶子结点的关键字均大于等于其孩子结点的关键字。例如序列10,15,56,25,30,70就是一个堆，它对应的完全二叉树如上图所示。这种堆中根结点（称为堆顶）的关键字最小，我们把它称为小根堆。反之，若完全二叉树中任一非叶子结点的关键字均大于等于其孩子的关键字，则称之为大根堆。
3. 排序过程：
堆排序正是利用小根堆（或大根堆）来选取当前无序区中关键字小（或最大）的记录实现排序的。我们不妨利用大根堆来排序。每一趟排序的基本操作是：将当前无序区调整为一个大根堆，选取关键字最大的堆顶记录，将它和无序区中的最后一个记录交换。这样，正好和直接选择排序相反，有序区是在原记录区的尾部形成并逐步向前扩大到整个记录区。
【示例】：对关键字序列42，13，91，23，24，16，05，88建堆

Procere Sift(Var R :FileType; I, M : Integer);
//在数组R[I..M]中调用R[I]，使得以它为完全二叉树构成堆。事先已知其左、右子树(2I+1 <=M时)均是堆//
Begin
X := R[I]; J := 2*I; //若J <=M, R[J]是R[I]的左孩子//
While J <= M Do //若当前被调整结点R[I]有左孩子R[J]//
begin
If (J < M) And R[J].Key < R[J+1].Key Then
J := J + 1 //令J指向关键字较大的右孩子//
//J指向R[I]的左、右孩子中关键字较大者//
If X.Key < R[J].Key Then //孩子结点关键字较大//
begin
R[I] := R[J]; //将R[J]换到双亲位置上//
I := J ; J := 2*I //继续以R[J]为当前被调整结点往下层调整//
end;
Else
Exit//调整完毕，退出循环//
end
R[I] := X;//将最初被调整的结点放入正确位置//
End;//Sift//

Procere HeapSort(Var R : FileType); //对R[1..N]进行堆排序//
Begin
For I := N Div Downto 1 Do //建立初始堆//
Sift(R, I , N)
For I := N Downto 2 do //进行N-1趟排序//
begin
T := R[1]; R[1] := R[I]; R[I] := T;//将当前堆顶记录和堆中最后一个记录交换//
Sift(R, 1, I-1) //将R[1..I-1]重成堆//
end
End; //HeapSort//

六、几种排序算法的比较和选择
1. 选取排序方法需要考虑的因素：
(1) 待排序的元素数目n；
(2) 元素本身信息量的大小；
(3) 关键字的结构及其分布情况；
(4) 语言工具的条件，辅助空间的大小等。
2. 小结：
(1) 若n较小(n <= 50)，则可以采用直接插入排序或直接选择排序。由于直接插入排序所需的记录移动操作较直接选择排序多，因而当记录本身信息量较大时，用直接选择排序较好。
(2) 若文件的初始状态已按关键字基本有序，则选用直接插入或冒泡排序为宜。
(3) 若n较大，则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法：快速排序、堆排序或归并排序。 快速排序是目前基于比较的内部排序法中被认为是最好的方法。
(4) 在基于比较排序方法中，每次比较两个关键字的大小之后，仅仅出现两种可能的转移，因此可以用一棵二叉树来描述比较判定过程，由此可以证明：当文件的n个关键字随机分布时，任何借助于"比较"的排序算法，至少需要O(nlog2n)的时间。
(5) 当记录本身信息量较大时，为避免耗费大量时间移动记录，可以用链表作为存储结构。

❸ c++高手请进

先拆分成二段
1 S[]数组的形成
2 匹配算法

1。形成S[]数组，要根据题目要求，比如for(i=0;;i++) 当i为两位时处理一下分成二部份。三位时处理成三个部份（乍想之下的，可能有更好的处理方法）

2。匹配的话，可以逐字匹配，或者用KMP算法匹配。

根据这样 程序的话你试试看能不能写出来
如果觉得复杂再细化之。比较复杂的问题，一般能通过细化模块，求解出来

以下是我写的程序，供参考
#include <iostream.h>
#include <math.h>

void main()
{
cout<<"请输入自然数组最大值"<<endl; //输入自然数最大值，如11，则从1……11
int s_max;
cin>>s_max;
void get_Array_max(int *,int );//声明函数
int my_result[2];
get_Array_max(my_result,s_max);//调用函数
int nbit=my_result[0];//赋返回的第一个值
int s_fact_max=my_result[1];//赋返回的第二个值，该值是拓展后的数组长度
//cout<<"nbit -->"<<nbit<<"-----s_fact_max:"<<s_fact_max<<endl;
int *s=new int[s_fact_max];//申请这个长度的数组s[]
void set_Init(int *,int,int);//声明函数
set_Init(s,s_max,nbit);//给数组s[]赋值
/*for(int x=0;x<s_fact_max;x++)
{
cout<<s[x]<<"--------"<<endl;
}*/
cout<<"自然数组形成完毕"<<endl;
cout<<"请输入子串"<<endl;
int my_input;
cin>>my_input;
int get_nbit(int);//声明函数
int input_max=get_nbit(my_input);//算出输入的位数
int *a=new int[input_max];//申请这个长度的数组a[]
void set_input_Init(int *,int ,int );//声明函数
set_input_Init(a,input_max,my_input);//给这个数组a[]赋值
/*for(x=0;x<input_max;x++)
{
cout<<a[x]<<"--------"<<endl;
}*/
int search_loc(int *,int *,int ,int );//声明函数
//cout<<"========"<<search_loc(s,a,s_fact_max,input_max)<<endl;
if(int msg=search_loc(s,a,s_fact_max,input_max) != -1)
{
cout<<"出现该子串的首位置在："<<search_loc(s,a,s_fact_max,input_max)<<endl;
}
else
{
cout<<"没有找到该子串"<<endl;
}
delete s,a;
}

int search_loc(int *s,int *a,int s_fact_max,int input_max)
{
int s1=0;
int a1=0;
int count=0;
//cout<<s_fact_max<<endl;
while(true)
{
//cout<<"-----=======-------"<<s[s1]<<' '<<a[a1]<<endl;
if(s[s1]==a[a1])//如果相应位相等则进入
{
//cout<<"(-(_((__"<<s1<<'-'<<a1<<endl;
if(a1==input_max-1)//如果输入的位数达到末尾则找到条件，返回
{
return s1-input_max+2;//返回位置
}
s1++;
a1++;
continue;
}
a1=0;
s1=++count;
if(s1==s_fact_max)//到达末尾仍没结束
{
return -1;
}
}
}

void get_Array_max(int *my_result,int max)
{
int num;
for(int i=5;i>=0;i--)
{
if( (max/(int)pow(10,i))!=0)
{
num=i+1;
break;
}
}//计算自然数组最大值的位数
int fact_max=max;
for(i=1;i<num-1;i++)
{
fact_max=fact_max+9*(int)pow(10,i)*i;
}
fact_max=fact_max+(max-(int)pow(10,num-1)+1)*(num-1);//算出拆分该数组后的总长度
my_result[0]=num;
my_result[1]=fact_max;//将位数和总长度存入数组

}

int get_nbit(int max)
{
int num;
for(int i=5;i>=0;i--)
{
if( (max/(int)pow(10,i))!=0)
{
num=i+1;
break;
}
}
return num;//计算位数
}

void set_Init(int *s,int max,int nbit)//将数拆分写入S[]
{
int arr_num=0;
for(int i=1;i<=max;i++)
{
int tmp=i;
for(int j=nbit-1;j>=0;j--)
{
if( (tmp/(int)pow(10,j)) !=0 || (get_nbit(tmp)<j+1 && get_nbit(i)>j+1) )
{
s[arr_num++]=tmp/(int)pow(10,j);
//cout<<"##########"<<arr_num-1<<"%%%%%%%%"<<s[arr_num-1]<<endl;
tmp=tmp%(int)pow(10,j);
}
}
}
}

void set_input_Init(int *a,int nbit,int my_input)//将数拆分写入A[]
{
int i=0;
for(int j=nbit-1;j>=0;j--)
{
a[i++]=my_input/(int)pow(10,j);
my_input=my_input%(int)pow(10,j);
}
}

❹ 如何评估与匹配算法的特征描述

同一场景在不同条件下投影所得到的二维图像会有很大的差异，这主要是由如下原因引起的：传感器噪声、成像过程中视角改变引起的图像变化、目标移动和变形、光照或者环境的改变带来的图像变化以及多种传感器的使用等。为解决上述图像畸变带来的匹配困难，人们提出了许多匹配算法，而它们都是由如下四个要素组合而成：
（1）特征空间
特征空间是由参与匹配的图像特征构成的，选择好的特征可以提高匹配性能、降低搜索空间、减小噪声等不确定性因素对匹配算法的影响。匹配过程可以使用全局特征或者局部特征以及两者的结合。
（2）相似性度量
相似性度量指用什么度量来确定待匹配特征之间的相似性，它通常定义为某种代价函数或者是距离函数的形式。经典的相似性度量包括相关函数和 Minkowski 距离，近年来人们提出了 Hausdorff 距离、互信息作为匹配度量。Hausdorff 距离对于噪声非常敏感，分数 Hausdorff 距离能处理当目标存在遮挡和出格点的情况，但计算费时；基于互信息的方法因其对于照明的改变不敏感已在医学等图像的匹配中得到了广泛应用，它也存在计算量大的问题，而且要求图像之间有较大的重叠区域。

❺ 数据结构有哪些基本算法

数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象，以及它们之间的关系和操作等相关问题的学科。

可以理解为：程序设计 = 数据结构 + 算法

数据结构算法具有五个基本特征：输入、输出、有穷性、确定性和可行性。

1、输入：一个算法具有零个或者多个输出。以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件。后面一句话翻译过来就是，如果一个算法本身给出了初始条件，那么可以没有输出。比如，打印一句话：NSLog(@"你最牛逼！");

2、输出：算法至少有一个输出。也就是说，算法一定要有输出。输出的形式可以是打印，也可以使返回一个值或者多个值等。也可以是显示某些提示。

3、有穷性：算法的执行步骤是有限的，算法的执行时间也是有限的。

4、确定性：算法的每个步骤都有确定的含义，不会出现二义性。

5、可行性：算法是可用的，也就是能够解决当前问题。

数据结果的基本算法有：

1、图搜索（广度优先、深度优先）深度优先特别重要

2、排序

3、动态规划

4、匹配算法和网络流算法

5、正则表达式和字符串匹配

6、三路划分-快速排序

7、合并排序（更具扩展性，复杂度类似快速排序）

8、DF/BF 搜索 （要知道使用场景）

9、Prim / Kruskal （最小生成树）

10、Dijkstra （最短路径算法）

11、选择算法

❻ 算法有哪些分类

算法分类编辑算法可大致分为：

基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法，厄米变形模型，随机森林算法。

❼ 双目视觉的匹配算法是不是有好几种具体是哪几种

与普通的图像模板匹配不同的是，立体匹配是通过在两幅或多幅存在视点差异、几何畸变、灰度畸变、噪声干扰的图像对之间进行的，不存在任何标准模板进行匹配。立体匹配方法一般包含以下三个问题:(1)基元的选择，即选择适当的图像特征如点、直线、相位等作为匹配基元;(2)匹配的准则，将关于物理世界的某些固有特征表示为匹配所必须遵循的若干规则，使匹配结果能真实反映景物的本来面目;(3)算法结构，通过利用适当的数学方法设计能正确匹配所选择基元的稳定算法。

根据匹配基元的不同，立体视觉匹配算法目前主要分为三大类,即区域匹配、相位匹配和特征匹配:

基于区域灰度的匹配算法是把一幅图像(基准图)中某一点的灰度邻域作为模板，在另一幅图像(待匹配图)中搜索具有相同(或相似)灰度值分布的对应点邻域，从而实现两幅图像的匹配。这类算法的性能取决于度量算法及搜索策略的选择。另外，也必须考虑匹配窗口大小、形式的选择，大窗口对于景物中存在的遮挡或图像不光滑的情况会更多的出现误匹配，小窗口则不具有足够的灰度变化信息，不同的窗口形式对匹配信息也会有不同的影响。因此应该合理选取匹配区域的大小和形式来达到较好的匹配结果。

相位匹配是近二十年发展起来的一种匹配算法，相位作为匹配基元，即认为图像对中的对应点局部相位是一致的。最常用的相位匹配算法有相位相关法和相位差——频率法，虽然该方法是一种性能稳定、具有较强的抗辐射抗透视畸变能力、简单高效、能得到稠密视差图的特征匹配方法。但是，当局部结构存在的假设不成立时，相位匹配算法因带通输出信号的幅度太低而失去有效性，也就是通常提到的相位奇点问题，在相位奇点附近，相位信息对位置和频率的变化极为敏感，因此用这些像素所确定的相位差异来衡量匹配误差将导致极不可靠的结果。此外，相位匹配算法的收敛范围与带通滤波器的波长有关，通常要考虑相位卷绕，在用相位差进行视差计算时，由于所采用的相位只是原信号某一带通条件下的相位，故视差估计只能限制在某一限定范围之内，随视差范围的增大，其精确性会有所下降。

基于特征的图像匹配方法是目前最常用的方法之一，由于它能够将对整个图像进行的各种分析转化为对图像特征(特征点、特征曲线等)的分析的优点，从而大大减小了图像处理过程的计算量，对灰度变化、图像变形、噪音污染以及景物遮挡等都有较好的适应能力。

基于特征的匹配方法是为使匹配过程满足一定的抗噪能力且减少歧义性问题而提出来的。与基于区域的匹配方法不同，基于特征的匹配方法是有选择地匹配能表示景物自身特性的特征，通过更多地强调空间景物的结构信息来解决匹配歧义性问题。这类方法将匹配的搜索范围限制在一系列稀疏的特征上。利用特征间的距离作为度量手段，具有最小距离的特征对就是最相近的特征对，也就是匹配对。特征间的距离度量有最大最小距离、欧氏距离等。

特征点匹配算法严格意义上可以分成特征提取、特征匹配和消除不良匹配点三步。特征匹配不直接依赖于灰度，具有较强的抗干扰性。该类方法首先从待匹配的图像中提取特征，用相似性度量和一些约束条件确定几何变换，最后将该变换作用于待匹配图像。匹配中常用的特征基元有角点、边缘、轮廓、直线、颜色、纹理等。同时，特征匹配算法也同样地存在着一些不足，主要表现为:

(l)特征在图像中的稀疏性决定了特征匹配只能得到稀疏的视差场，要获得密集的视差场必须通过使用插值的过程，插值过程通常较为复杂。

(2)特征的提取和定位的准确与否直接影响特征匹配结果的精确度。

(3)由于其应用场合的局限性，特征匹配往往适用于具有特征信息显着的环境中，在缺少显着主导特征环境中该方法有很大困难。

总之，特征匹配基元包含了算法编程上的灵活性以及令人满意的统计特性。算法的许多约束条件均能清楚地应用于数据结构，而数据结构的规则性使得特征匹配非常适用于硬件设计。例如，基于线段的特征匹配算法将场景模型描绘成相互联结的边缘线段，而不是区域匹配中的平面模型，因此能很好地处理一些几何畸变问题，对对比度和明显的光照变化等相对稳定。特征匹配由于不直接依赖于灰度，计算量小，比基于区域的匹配算法速度快的多。且由于边缘特征往往出现在视差不连续的区域，特征匹配较易处理立体视觉匹配中的视差不连续问题。

❽ 求分析 =IF(A5,SUBTOTAL(9,OFFSET(B5,,,-ROW()+LOOKUP(1,0/(A$1:A4<>0),ROW(A$1:A4)))),0) 函数的各步骤

0/(A$1:A4<>0),将判断单元格区域中的数据是否为0，用0除以判断结果。0除以TRUE＝0，0/FALSE＝#DIV/0!，返回由0和错误值组成的数组。利用LOOKUP忽略错误值的特性，巧妙地排除了不符合条件的数据。
ROW(A$1:A4)，是取得A1:A4的行号，相当于数组{1;2;3;4}。不直接用常量数组代替，是为了缩短公式长度。
LOOKUP(1,0/(A$1:A4<>0),ROW(A$1:A4))，在由0和错误值组成的数组搜索1，由LOOKUP的匹配算法，会自动匹配最后个符合条件的数据位置，从而返回对应位置的ROW(A$1:A4)的值。OFFSET(B5,,,-2)，以B5为参照系，偏移0行、0列，取-2个单元格.（即从B5开始，向上取两个单元格的数据B4:B5)

❾ 想找一个解决两个字符串匹配程度的算法。

假设string1="abcde",string2="bcd",则分析逻辑如下：
1. 如果string2长于string1，则不匹配
2. 在string1中顺序查匹配string2中第一个字符的字符，
查到后，如果string1余下的字符串长度小于string2的长度，则不匹配
3. 在上述条件满足时，将string1的下一个字符和string2中的第二个字符匹配，以此类推，一旦有一个不匹配，则不匹配。回到第2步，查找下一个和string2首字符一致的字符。
4. 如果string2中的字符全都匹配上，则说明string2中string1中识别出来了。