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32个算法介绍

时间:11-30 来源:互联网 点击:
  1. Schönhage-Strassen算法——在数学中,Schönhage-Strassen算法是用来完成大整数的乘法的快速渐近算法。其算法复杂度为:O(N log(N) log(log(N))),该算法使用了傅里叶变换。
  2. 单纯型算法(Simplex Algorithm)——在数学的优化理论中,单纯型算法是常用的技术,用来找到线性规划问题的数值解。线性规划问题包括在一组实变量上的一系列线性不等式组,以及一个等待最大化(或最小化)的固定线性函数。
  3. 奇异值分解(Singular value decomposition,简称SVD)——在线性代数中,SVD是重要的实数或复数矩阵的分解方法,在信号处理和统计中有多种应用,比如计算矩阵的伪逆矩阵(以求解最小二乘法问题)、解决超定线性系统(overdeterminedlinear systems)、矩阵逼近、数值天气预报等等。
  4. 求解线性方程组(Solving a system of linear equations)——线性方程组是数学中最古老的问题,它们有很多应用,比如在数字信号处理、线性规划中的估算和预测、数值分析中的非线性问题逼近等等。求解线性方程组,可以使用高斯—约当消去法(Gauss-Jordan elimination),或是柯列斯基分解(Cholesky decomposition)。
  5. Strukturtensor算法——应用于模式识别领域,为所有像素找出一种计算方法,看看该像素是否处于同质区域(homogenous region),看看它是否属于边缘,还是是一个顶点。
  6. 合并查找算法(Union-find)——给定一组元素,该算法常常用来把这些元素分为多个分离的、彼此不重合的组。不相交集(disjoint-set)的数据结构可以跟踪这样的切分方法。合并查找算法可以在此种数据结构上完成两个有用的操作:
    • 查找:判断某特定元素属于哪个组。
    • 合并:联合或合并两个组为一个组。
  7. 维特比算法(Viterbi algorithm)——寻找隐藏状态最有可能序列的动态规划算法,这种序列被称为维特比路径,其结果是一系列可以观察到的事件,特别是在隐藏的Markov模型中。

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