图片猜算法

Ⅰ 图像算法A和B两张图片，找出B与A不同的部分

说的很清楚，你也把思路说出来了，就是这样的，加快网络的传输速度。
至于比较方法，比较像素点的方向是对的，不过我想它不是上来就比较像素点，因为这样效率较低，而是采用的多函数嵌套，方法如下：
把图片分成几大块，比如平均分4块，然后每一块进行比对(进行图片的模糊匹配，而不是精确的像素匹配)，找出不同大块，然后再分块，以此下去，找到比较小的块(这个根据编程定义到底多小算小)，然后再进行像素比对，这样效率能够更加提高。

Ⅱ 求魔术师的猜牌术 流程图算法 急！！！！

7，A，Q，2，8，3，J，4，9，5，K，6，10
每一次从上面拿一张放到下面，再拿上面的一张翻开，一次是1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，j,q,k

Ⅲ 猜你喜欢是如何猜的——常见推荐算法介绍

自从头条系的产品今日头条和抖音火了之后，个性化推荐就进入了大众的视野，如果我们说搜索时人找信息的话，那么推荐就是信息找人。搜索是通过用户主动输入索引信息告诉机器自己想要的东西，那么推荐的这个索引是什么才能让信息找到人呢？

第一类索引是“你的历史”，即基于你以前在平台上对某物品产生的行为(点赞，转发，评论或者收藏），寻找与你产生过相似行为的用户所喜欢的其他物品或者与你喜欢的物品相似的其他物品来为你推荐。这一基于用户行为相似的算法有：协同过滤算法、基于内容的推荐算法和基于标签的推荐算法。

基于用户的协同过滤算法是寻找与A用户有相似行为的所有B用户所喜欢的而A用户还不知道的物品推荐给A用户 。该算法包括两个步骤：

-根据用户所喜欢的物品计算用户间相似度，找到与目标用户相似的用户集合；

-找到该用户集合所喜欢的而目标用户所不知道的物品。

那么，找出一批物品以后哪个先推荐哪个后推荐？用户间相似程度大的先推荐，用户对物品的感兴趣程度大要先推荐。即假设A用户与B用户的相似程度为0.9，与C用户的相似程度为0.7，用户B喜欢物品a和物品b的程度分别为1和2，用户C喜欢物品a和物品b的程度分别为0.1和0.5，那么先推荐物品b。多个用户多个物品，只要拟定了用户间的相似度和用户对物品的感兴趣程度，即可对物品进行打分并且进行综合排序。

基于物品的协同过滤算法是根据用户行为而不是物品本身的相似度来判断物品的相似度 ，即如果物品A和物品B被很多的用户同时喜欢，那么我们就认为物品A和物品B是相似的。该算法也是包括两个步骤：

-根据用户行为计算物品间的相似度；

-根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表。

与UserCF相似的是，同样会遇到推荐的先后顺序问题，那么ItemCF所遵循的原则是：物品间相似程度大的先推荐，用户对物品的感兴趣程度大要先推荐。假设用户对物品a和物品b感兴趣的程度分别为1和0.5，物品a与物品c和物品d的相似度分别为0.5和0.1，物品b与物品c和物品d的相似度分别为0.3和0.4，那么先推荐物品d。用户喜欢多个物品，并且多个物品与其他物品都有相似的情况下，只要拟定了用物品间的相似度和用户对物品的感兴趣程度，即可对物品进行打分并且进行综合排序。

协同过滤算法的核心都是通过用户行为来计算相似度，User-CF是通过用户行为来计算用户间的相似度，Item-CF是通过用户行为来计算物品间的相似度。

推荐算法很重要的一个原理是为用户推荐与用户喜欢的物品相似的用户又不知道的物品。物品的协同过滤算法是通过用户行为来衡量物品间的相似（喜欢物品A的用户中，同时喜欢物品B的用户比例越高，物品A与物品B的相似程度越高），而基于内容的推荐算法衡量则是通过物品本身的内容相似度来衡量物品间的相似。

假如，你看了东野圭吾的《解忧杂货店》，那么下次系统会给你推荐东野圭吾的《白夜行》。假设你看了小李子的《泰坦尼克号》，系统再给你推荐小李子的《荒野猎人》。

该算法与前两种不同的是，将用户和物品之间使用“标签”进行联系，让用户对喜欢的物品做记号（标签），将同样具有这些记号（标签）的其他物品认为很大程度是相似的并推荐给用户。其基本步骤如下：

统计用户最常用的标签

对于每个标签，统计最常被打过这个标签次数最多的物品

将具有这些标签最热门的物品推荐给该用户

目前，国内APP中，豆瓣就是使用基于标签的推荐算法做个性化的推荐。

第二类索引是“你的朋友”，基于你的社交好友来进行推荐，即基于社交网络的推荐。例如，微信看一看中的功能“朋友在看”就是最简单的基于社交网络的推荐，只要用户点击公众号文章的“在看”，就会出现在其好友的“朋友在看”的列表中。

复杂一点的算法会考虑用户之间的熟悉程度和兴趣的相似度来进行推荐。目前，在信息流推荐领域，基于社交网络进行推荐的最流行的算法是Facebook的EdgeRank算法,即为用户推荐其好友最近产生过重要行为（评论点赞转发收藏）的信息。

第三类索引是“你所处的环境”，基于你所处的时间、地点等上下文信息进行推荐。例如，我们看到很APP中的“最近最热门”，就是基于时间上下文的非个性化推荐；以及，美团和饿了么这些基于位置提供服务的APP中，“附近商家”这一功能就是基于用户位置进行推荐。高德地图在为用户推荐驾驶路线时，会考虑不同路线的拥堵程度、红绿灯数量等计算路线用和路程距离再进行综合排序推荐。

很多时候，基于时间上下文的推荐会协同过滤这类个性化推荐算法结合使用。例如，在使用协同过滤推荐策略的时候，会将时间作为其中一个因素考虑进入推荐策略中，最近的信息先推荐。

以上就是常见的推荐算法。作为产品人，我们不需要知道如何实现，但是我们必须知道这些推荐算法的原理，知道在什么场景下如何去做推荐才能提升推荐的效率，这才是产品经理的价值所在。

参考资料：《推荐算法实战》项亮

Ⅳ 以图搜图名词解释

以图搜图，是通过搜索图像文本或者视觉特征，为用户提供互联网上相关图形图像资料检索服务的专业搜索引擎系统，是搜索引擎的一种细分。通过输入与图片名称或内容相似的关键字来进行检索，另一种通过上传与搜索结果相似的图片或图片URL进行搜索

Ⅳ 算法时间复杂度比较：根号n与logn相比哪个更优优多少试根据下图猜想其算法

米勒罗宾是logn的算法，但是实际应用上它并不稳定，一般在范围较大（int64范围）才会用，一般的情况用的都是sqrt(n)的算法，但是在需要判断大量素数的情况下（假设判断次数为m），一般是比较m*sqrt(n)和n的大小，如果前者小就暴力判断，否则用筛法会更快。

然后比较，在不考虑常数的情况下是logn更优，但是算法常数导致在数据较小的一些情况下sqrt(n)反而更快。

第一个根号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;
}

然后logn的米勒罗宾你可以看下博客网页链接

然后提供一个筛法的代码（stl版本）

#include<vector>

boolvis[MAXNUM];//MAXNUM就是最大数字
std::vector<int>primes;//储存素数

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;
}
}
}

实际应用一般用筛法或者sqrt(n)算法，只有大数据才会用米勒罗宾

Ⅵ 有没有大神给我讲解一下这个猜数字小程序的算法（代码在里面）

将每次输入的数字与成员变量和随机数的最大最小值比较，若比最大值小且比成员变量大，则修改最大值；若比最小值大且比最小值小，则修改最小值。同时统计输入的次数。

Ⅶ 网络天才只能猜人吗

是的。
网络天才算法就是根据玩家提供的特征，来给出角色答案。但是答案其实是由玩家决定的。
就算是与角色不符合的特征，只要每个玩家都这样点，然后在列表里点击生效，网络天才就会计入数据。

Ⅷ 算法设计与分析 猜图片（用分治法求解）：给选手出示42张图片，每行6张，共7行。选手可以给大家做一些是非

可以用二分法，递归折半，,先分两对半，判断左右，若在左就右边放弃，处理左边，同样分两半，判断，循环，直到找出正确的图，如果要问次数的话，再循环里，加一个计数器，

Ⅸ 拓展训练图片猜数字图片有哪些

猜数字（又称 Bulls and Cows ）是一种古老的的密码破译类益智类小游戏，起源于20世纪中期，一般由两个人或多人玩，也可以由一个人和电脑玩。

猜数字算法步骤：

a. 首先猜 1234，得到第一个反馈（xAyB）。

b. 从所有数字中，筛选出满足已知反馈的所有可能数字，称之为“可能集”。

c. 对于所有数字（而不仅限于筛选出来的可能集），逐一评估每个数字的“好坏”，并给其打分。选取得分最高的那个数字猜。如果有多个数字的评分一样高，则优先选取可能集中的数字。

d. 重复步骤 b-c，直到猜出 4A0B 为止。

猜数字游戏的策略通常有两个目标：

一是保证在猜测次数限制下赢得游戏，二是使用尽量少的猜测次数。第一个目标追求的是最坏情况下的猜测次数最少，第二个目标追求的是平均情况下猜测次数最少。对于某些数码和数位的规则组合，这两个目标不能同时实现。例如，对于4个数位、6个数码的 Mastermind 游戏，平均猜测次数最少的策略需要平均 4.340 次，但最坏需要6次猜测；如果限制猜测次数最多为5次，则平均猜测次数最少的策略需要平均 4.341 次。

Ⅹ 如何猜解算法，例如

如果没有其它的约束条件，猜解算法根本不可能完成。
要实现一组数据的对应，可使用的算法有无穷多个。
即使是限定范围，比如，表格映射法，整数位运算，哈希算法等等，也无法确定具体算法。
即便是限定了算法，要确定具体参数也需要多组对应数据，本题只有一组，就好比几个未知数只有一个多元一次方程，仍然是不定解，会有众多组甚至无数组参数解。
因此，这就是不可能完成的任务。