radix sort缺點的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

另外網站十大经典排序算法详解 - 卢明冬的博客也說明:缺点 :效率慢,不稳定。 3.3.插入排序(Insertion Sort). 思路. 将待排序数据分为两个区间,已排序区间和未排序 ...

淡江大學 資訊工程學系博士班 林慧珍所指導 王駿瑋的 影像造假偵測之演算法 (2010),提出radix sort缺點關鍵因素是什麼,來自於複製-移動、重新取樣、位移向量、零化濾鏡、字彚排序、基數排序、連通元件分析、中間值濾波、重新取樣倍率、線性內插。

最後網站浅谈Trie树 - 张东轩的博客則補充:3、自带排序功能(类似Radix Sort),中序遍历trie可以得到排序。 缺点. 1、虽然不同单词共享前缀,但其实trie是一个以空间换时间的算法。其每一个字符都 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了radix sort缺點,大家也想知道這些:

影像造假偵測之演算法

為了解決radix sort缺點的問題,作者王駿瑋 這樣論述:

在本論文中,我們提出了影像複製-移動偵測演算法與影像重新取樣偵測演算法。為了偵測影像複製-移動之造假,給定的影像將會分成重疊的區塊,再對每一個區塊抽取出一組特徵,以一向量表示之。接著對所有的特徵向量利用基數排序法進行排序,接著計算每一對相鄰的向量其相對區塊位置的差,稱之為位移向量。相同的位移向量累積量達一門檻值時,很可能就會存在著重複的區域。而這些向量所對應到的區塊就會被標示,而後再對這些標示的區塊進行中間值濾波及連通元件分析的處理,就能求出複製-移動的區域。在影像重新取樣之偵測的部分,我們提出了兩個偵測的方法:精確偵測法與近似偵測法。精確偵測法分為三個部分:對於一個重新取樣倍率,提出了一個

建構重新取樣矩陣的演算法(RMC);提出了一個對於一個重新取樣倍率,推導出其一零化濾鏡之演算法;提出了一個演算法(RD),使用一組零化濾鏡來進行影像重新取樣偵測。此精確偵測法只能偵測出系統提供的零化濾鏡之相對取樣倍率,使用上較缺乏彈性,因而提出近似偵測法,來改善這樣的缺點。近似偵測法裡,當影像重新取樣倍率與使用的零化濾鏡的倍率很接近時,其倍率可以被近似估測出。此方法藉由檢查影像與零化濾鏡的旋積值之週期性,來推論出這張影像的重新取樣倍率。實驗結果可看出我們提出的兩種影像造假之偵測方法均具有極高偵測率與效率。