金字塔算法的大O代价
金字塔算法是一种常见的图像处理算法，用于对图像进行金字塔分解和重建。它的大O代价是O(log n)，其中n是图像的尺寸。
金字塔算法的概念是将原始图像分解为多个不同分辨率的图像，形成一个金字塔状结构。每一层的图像都是前一层图像的一半大小，直到达到最小分辨率。这种分解过程可以通过不断降采样（下采样）来实现，即将图像的每个2x2像素块合并为一个像素。
金字塔算法的优势在于它可以在不同尺度上对图像进行分析和处理。通过金字塔分解，可以在不同分辨率下检测和定位图像中的特征，例如边缘、角点等。而金字塔重建则可以用于图像的放大、缩小和平滑处理。
金字塔算法在图像处理、计算机视觉和模式识别等领域有广泛的应用。例如，在图像特征提取中，可以使用金字塔算法来检测不同尺度下的特征点。在图像压缩中，可以使用金字塔算法来实现无损压缩和有损压缩。此外，金字塔算法还可以用于图像融合、图像配准、图像拼接等任务。
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我正在尝试理解大O符号，我想知道:金字塔算法的大O成本是多少？pyramid(2)的结果是： # const totalLengthOfRowelse { } cons
浏览 17提问于2021-07-18得票数 1
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我正在读一本书，它暗示了它们是不同的。根据Big O这本书，它讲述了算法的速度如何与项数相关，但它指的是给定项数的算法的运行时间。我不明白这有什么区别。
浏览 16提问于2019-05-28得票数 0
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你会如何用大O符号来描述下面的内容？widgets = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e' ...]
浏览 2提问于2010-05-05得票数 3
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大O算法
、
我在对算法的介绍中读到了大O的定义，这本书没有提到我的困惑。根据它的定义，大家都知道函数T(n) = 3n属于O(n)，我的困惑是，是否所有属于O(n^2)和O(n^3)和O(n^4)和O(n^4)和O(n^k) k>1的函数都属于O(n^2)，因为大O描述了上限，而当
浏览 5提问于2016-05-24得票数 0
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我有一个非常简单的问题，但是我有点不确定实际运行时(例如，Big-O)是什么。for i=1 to nfor i=1 to afoo2所做的工作量几乎是恒定的，这并不重要。这有什么大不了的？
浏览 2提问于2014-03-03得票数 0
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算法的大O
、、
我有一个关于这个算法的问题，我很难理解它的复杂性 ...calculate array[j] * input; }那么，考虑到输入一个M变量并且数组是N，那么大O应该是O(m(nlogn))或O(n2)？
浏览 0提问于2017-10-16得票数 0
2回答
线性回归的时间复杂度是多少？
、、、、
我的工作是线性回归，我想知道时间复杂性的大-O表示法。没有优化算法(如梯度下降)的线性回归的代价函数需要在权重组合的迭代中计算(作为蛮力方法)。这使得计算时间取决于权重的数量，并且明显地取决于训练数据的数量。
如果$n$是训练数据的数量，则$W$是权重的数量，而权重空间的每个分辨率都被设置为$m$，这意味着每个权重将迭代可能值的
浏览 0提问于2018-07-20得票数 10
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我一直在查阅有关金字塔特征识别的文献(在我的例子中，是1280x960摄像头图像中的行人)，大多数文本似乎建议每一步将大小减半。maxNumCells = H / SIDE_LENGTH;numStep = (int)(logf((float) maxNumCells / (5.0f)) / logf( step )) + 1;
这给了我的图像金字塔上的46个步骤，直接下降到一个54x40的图像，约0.7秒每帧！使LAMBDA值降到2
浏览 2提问于2015-11-10得票数 3
我很想知道哪种算法更好：
示例:数组对和
可以通过排序在O<
浏览 2提问于2015-03-22得票数 17
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(选择最小的正确估计。)对于(int = 0；i<N/ 2；i=i+ 1)对于(int = 1；j<N/ 2；j=2* j) StdOut.print(**“)；
我有点困在这个问题上，我想是A还是D，但我不确定。我知道Big表示法是如何工作的，但是当你乘以2时，我对内环中的增量更困惑。我认为它是A是因为外循环是对数(？)，但正如我所说的，我对
浏览 0提问于2018-08-20得票数 1
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我想知道下面每一条语句的大O符号是什么： for i=1 to N^2 do: 'Sum += 1;
Sum =0肯定是O(1)，因为它只执行一次但是我被第二个语句搞糊涂了，应该是O(N)，因为它是第一个循环吗？或者是O( N^2 )，因为N ^2是关于变量N的二次函数？
浏览 0提问于2013-09-08得票数 3
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3回答
大O符号(算法)
、、、
嗨，我是大O符号的新手，在为下面的符号指定大O时遇到了困难，如果有人能给我解释一下如何解决它，请for(int count=n; count>0; count/=2) {
浏览 0提问于2020-10-20得票数 1
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我试图把我的头脑集中在研究一个算法相对于位成本(而不是单位成本)的时间复杂性的概念上，而且似乎不可能找到关于这个问题的任何东西。到目前为止，我的情况如下：int number = 2; number = i*i;对于O
浏览 3提问于2012-10-06得票数 2
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未知算法的大O
、、、、
我有一个未知的算法，我需要计算(Big )的时间复杂度。关于这个算法，我唯一知道的是它需要多长时间才能完成对给定数目的值的计算。为了说明这一点，算法是取一个数字，并返回使用该数字所需的时间。用所花的时间和给出的数字，我得到了一条几乎直线，如果我用给定的数字来绘制时间图的话。这条线非常适合O(n log n)的复杂性。问题仍然是，即使这条线是合适的
浏览 0提问于2014-03-28得票数 1
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