圖片猜演算法

Ⅰ 圖像演算法A和B兩張圖片，找出B與A不同的部分

說的很清楚，你也把思路說出來了，就是這樣的，加快網路的傳輸速度。
至於比較方法，比較像素點的方向是對的，不過我想它不是上來就比較像素點，因為這樣效率較低，而是採用的多函數嵌套，方法如下：
把圖片分成幾大塊，比如平均分4塊，然後每一塊進行比對(進行圖片的模糊匹配，而不是精確的像素匹配)，找出不同大塊，然後再分塊，以此下去，找到比較小的塊(這個根據編程定義到底多小算小)，然後再進行像素比對，這樣效率能夠更加提高。

Ⅱ 求魔術師的猜牌術 流程圖演算法 急！！！！

7，A，Q，2，8，3，J，4，9，5，K，6，10
每一次從上面拿一張放到下面，再拿上面的一張翻開，一次是1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，j,q,k

Ⅲ 猜你喜歡是如何猜的——常見推薦演算法介紹

自從頭條系的產品今日頭條和抖音火了之後，個性化推薦就進入了大眾的視野，如果我們說搜索時人找信息的話，那麼推薦就是信息找人。搜索是通過用戶主動輸入索引信息告訴機器自己想要的東西，那麼推薦的這個索引是什麼才能讓信息找到人呢？

第一類索引是「你的歷史」，即基於你以前在平台上對某物品產生的行為(點贊，轉發，評論或者收藏），尋找與你產生過相似行為的用戶所喜歡的其他物品或者與你喜歡的物品相似的其他物品來為你推薦。這一基於用戶行為相似的演算法有：協同過濾演算法、基於內容的推薦演算法和基於標簽的推薦演算法。

基於用戶的協同過濾演算法是尋找與A用戶有相似行為的所有B用戶所喜歡的而A用戶還不知道的物品推薦給A用戶 。該演算法包括兩個步驟：

-根據用戶所喜歡的物品計算用戶間相似度，找到與目標用戶相似的用戶集合；

-找到該用戶集合所喜歡的而目標用戶所不知道的物品。

那麼，找出一批物品以後哪個先推薦哪個後推薦？用戶間相似程度大的先推薦，用戶對物品的感興趣程度大要先推薦。即假設A用戶與B用戶的相似程度為0.9，與C用戶的相似程度為0.7，用戶B喜歡物品a和物品b的程度分別為1和2，用戶C喜歡物品a和物品b的程度分別為0.1和0.5，那麼先推薦物品b。多個用戶多個物品，只要擬定了用戶間的相似度和用戶對物品的感興趣程度，即可對物品進行打分並且進行綜合排序。

基於物品的協同過濾演算法是根據用戶行為而不是物品本身的相似度來判斷物品的相似度 ，即如果物品A和物品B被很多的用戶同時喜歡，那麼我們就認為物品A和物品B是相似的。該演算法也是包括兩個步驟：

-根據用戶行為計算物品間的相似度；

-根據物品的相似度和用戶的歷史行為給用戶生成推薦列表。

與UserCF相似的是，同樣會遇到推薦的先後順序問題，那麼ItemCF所遵循的原則是：物品間相似程度大的先推薦，用戶對物品的感興趣程度大要先推薦。假設用戶對物品a和物品b感興趣的程度分別為1和0.5，物品a與物品c和物品d的相似度分別為0.5和0.1，物品b與物品c和物品d的相似度分別為0.3和0.4，那麼先推薦物品d。用戶喜歡多個物品，並且多個物品與其他物品都有相似的情況下，只要擬定了用物品間的相似度和用戶對物品的感興趣程度，即可對物品進行打分並且進行綜合排序。

協同過濾演算法的核心都是通過用戶行為來計算相似度，User-CF是通過用戶行為來計算用戶間的相似度，Item-CF是通過用戶行為來計算物品間的相似度。

推薦演算法很重要的一個原理是為用戶推薦與用戶喜歡的物品相似的用戶又不知道的物品。物品的協同過濾演算法是通過用戶行為來衡量物品間的相似（喜歡物品A的用戶中，同時喜歡物品B的用戶比例越高，物品A與物品B的相似程度越高），而基於內容的推薦演算法衡量則是通過物品本身的內容相似度來衡量物品間的相似。

假如，你看了東野圭吾的《解憂雜貨店》，那麼下次系統會給你推薦東野圭吾的《白夜行》。假設你看了小李子的《泰坦尼克號》，系統再給你推薦小李子的《荒野獵人》。

該演算法與前兩種不同的是，將用戶和物品之間使用「標簽」進行聯系，讓用戶對喜歡的物品做記號（標簽），將同樣具有這些記號（標簽）的其他物品認為很大程度是相似的並推薦給用戶。其基本步驟如下：

統計用戶最常用的標簽

對於每個標簽，統計最常被打過這個標簽次數最多的物品

將具有這些標簽最熱門的物品推薦給該用戶

目前，國內APP中，豆瓣就是使用基於標簽的推薦演算法做個性化的推薦。

第二類索引是「你的朋友」，基於你的社交好友來進行推薦，即基於社交網路的推薦。例如，微信看一看中的功能「朋友在看」就是最簡單的基於社交網路的推薦，只要用戶點擊公眾號文章的「在看」，就會出現在其好友的「朋友在看」的列表中。

復雜一點的演算法會考慮用戶之間的熟悉程度和興趣的相似度來進行推薦。目前，在信息流推薦領域，基於社交網路進行推薦的最流行的演算法是Facebook的EdgeRank演算法,即為用戶推薦其好友最近產生過重要行為（評論點贊轉發收藏）的信息。

第三類索引是「你所處的環境」，基於你所處的時間、地點等上下文信息進行推薦。例如，我們看到很APP中的「最近最熱門」，就是基於時間上下文的非個性化推薦；以及，美團和餓了么這些基於位置提供服務的APP中，「附近商家」這一功能就是基於用戶位置進行推薦。高德地圖在為用戶推薦駕駛路線時，會考慮不同路線的擁堵程度、紅綠燈數量等計算路線用和路程距離再進行綜合排序推薦。

很多時候，基於時間上下文的推薦會協同過濾這類個性化推薦演算法結合使用。例如，在使用協同過濾推薦策略的時候，會將時間作為其中一個因素考慮進入推薦策略中，最近的信息先推薦。

以上就是常見的推薦演算法。作為產品人，我們不需要知道如何實現，但是我們必須知道這些推薦演算法的原理，知道在什麼場景下如何去做推薦才能提升推薦的效率，這才是產品經理的價值所在。

參考資料：《推薦演算法實戰》項亮

Ⅳ 以圖搜圖名詞解釋

以圖搜圖，是通過搜索圖像文本或者視覺特徵，為用戶提供互聯網上相關圖形圖像資料檢索服務的專業搜索引擎系統，是搜索引擎的一種細分。通過輸入與圖片名稱或內容相似的關鍵字來進行檢索，另一種通過上傳與搜索結果相似的圖片或圖片URL進行搜索

Ⅳ 演算法時間復雜度比較：根號n與logn相比哪個更優優多少試根據下圖猜想其演算法

米勒羅賓是logn的演算法，但是實際應用上它並不穩定，一般在范圍較大（int64范圍）才會用，一般的情況用的都是sqrt(n)的演算法，但是在需要判斷大量素數的情況下（假設判斷次數為m），一般是比較m*sqrt(n)和n的大小，如果前者小就暴力判斷，否則用篩法會更快。

然後比較，在不考慮常數的情況下是logn更優，但是演算法常數導致在數據較小的一些情況下sqrt(n)反而更快。

第一個根號n的：

#include<cmath>

inlineboolisPrime(intx){
if(x==2){returntrue;}
if(x<2){returnfalse;}
intpos=int(sqrt(x))+1;
for(inti=2;i<=pos;++i){
if(x%i==0){returnfalse;}
}
returntrue;
}

然後logn的米勒羅賓你可以看下博客網頁鏈接

然後提供一個篩法的代碼（stl版本）

#include<vector>

boolvis[MAXNUM];//MAXNUM就是最大數字
std::vector<int>primes;//儲存素數

inlinevoidgetPrimes(intmaxn){
for(inti=2;i<=maxn;++i){
if(!vis[i]){primes.push_back(i);}
for(size_tj=0;j<primes.size()&&primes[j]*i<=maxn;++j){
vis[primes[j]*i]=true;
}
}
}

實際應用一般用篩法或者sqrt(n)演算法，只有大數據才會用米勒羅賓

Ⅵ 有沒有大神給我講解一下這個猜數字小程序的演算法（代碼在裡面）

將每次輸入的數字與成員變數和隨機數的最大最小值比較，若比最大值小且比成員變數大，則修改最大值；若比最小值大且比最小值小，則修改最小值。同時統計輸入的次數。

Ⅶ 網路天才只能猜人嗎

是的。
網路天才演算法就是根據玩家提供的特徵，來給出角色答案。但是答案其實是由玩家決定的。
就算是與角色不符合的特徵，只要每個玩家都這樣點，然後在列表裡點擊生效，網路天才就會計入數據。

Ⅷ 演算法設計與分析 猜圖片（用分治法求解）：給選手出示42張圖片，每行6張，共7行。選手可以給大家做一些是非

可以用二分法，遞歸折半，,先分兩對半，判斷左右，若在左就右邊放棄，處理左邊，同樣分兩半，判斷，循環，直到找出正確的圖，如果要問次數的話，再循環里，加一個計數器，

Ⅸ 拓展訓練圖片猜數字圖片有哪些

猜數字（又稱 Bulls and Cows ）是一種古老的的密碼破譯類益智類小游戲，起源於20世紀中期，一般由兩個人或多人玩，也可以由一個人和電腦玩。

猜數字演算法步驟：

a. 首先猜 1234，得到第一個反饋（xAyB）。

b. 從所有數字中，篩選出滿足已知反饋的所有可能數字，稱之為「可能集」。

c. 對於所有數字（而不僅限於篩選出來的可能集），逐一評估每個數字的「好壞」，並給其打分。選取得分最高的那個數字猜。如果有多個數字的評分一樣高，則優先選取可能集中的數字。

d. 重復步驟 b-c，直到猜出 4A0B 為止。

猜數字游戲的策略通常有兩個目標：

一是保證在猜測次數限制下贏得游戲，二是使用盡量少的猜測次數。第一個目標追求的是最壞情況下的猜測次數最少，第二個目標追求的是平均情況下猜測次數最少。對於某些數碼和數位的規則組合，這兩個目標不能同時實現。例如，對於4個數位、6個數碼的 Mastermind 游戲，平均猜測次數最少的策略需要平均 4.340 次，但最壞需要6次猜測；如果限制猜測次數最多為5次，則平均猜測次數最少的策略需要平均 4.341 次。

Ⅹ 如何猜解演算法，例如

如果沒有其它的約束條件，猜解演算法根本不可能完成。
要實現一組數據的對應，可使用的演算法有無窮多個。
即使是限定范圍，比如，表格映射法，整數位運算，哈希演算法等等，也無法確定具體演算法。
即便是限定了演算法，要確定具體參數也需要多組對應數據，本題只有一組，就好比幾個未知數只有一個多元一次方程，仍然是不定解，會有眾多組甚至無數組參數解。
因此，這就是不可能完成的任務。