目次
質問:
分析
343599877、一緒にフロントエンドを学びましょう!
ホームページ ウェブフロントエンド htmlチュートリアル フロントエンドに関連するアルゴリズムの質問を共有する

フロントエンドに関連するアルゴリズムの質問を共有する

Jun 24, 2017 am 11:59 AM
フロントエンド アルゴリズム インタビュー

フロントエンドに関連する興味深いアルゴリズムの質問について話しましょう。

質問:

下の写真に示すように、平面上にいくつかの不特定の形状があります。オブジェクトの数とそれぞれの異なるオブジェクトの面積を見つけるプログラムを書いてください。


分析

グラフィックの数を知りたい場合、まず考えられるのは、画像内の各ピクセルを取得し、次にピクセルの背景色 (RGBA) を決定することです。画像内のすべてのピクセルを取得したい場合は、h5 キャンバスの使用を考えることができます。
以下の通り:

初心者チュートリアルのcanvasのgetimagedataメソッド

  • HTMLタグの書き方。

    <canvas id="canvas" height="200" width="350">对不你,你的浏览器不支持Canvas</canvas>
    ログイン後にコピー
  • js はキャンバス オブジェクトを取得します

    let ctxt = canvas.getContext(&#39;2d&#39;);
    ログイン後にコピー
  • js は画像オブジェクトを作成します

    let img = new Image;
    img.src = &#39;./image.png&#39;; //图片路径
    img.onload = function(){}  //加载成功后的执行函数,之后的代码就写在其中
    ログイン後にコピー
  • 画像のピクセルを格納する 2 次元配列を作成します

    let coordinates = [];for(let i=0; i<200; i++){
         coordinates[i] = [];
    }
    ログイン後にコピー
  • ピクセルを取得します、つまり、 getimagedata メソッドを使用します。

    ctxt.drawImage(img, 0, 0);  //将图片画如canvas
    let data = ctxt.getImageData(0, 0, 350, 200).data;//读取整张图片的像素。
    ログイン後にコピー
  • ピクセルを二次元配列に保存する

    let x=0,y=0;  //二维数组的行和列, x:列  y:行
    for(let i =0,len = data.length; i<len;i+=4){
          let red = data[i],//红色色深
          green = data[i+1],//绿色色深
          blue = data[i+2],//蓝色色深
          alpha = data[i+3];//透明度      //把每个像素点,以二位数组的形式展开
          if(`${red} ${green} ${blue}` === &#39;210 227 199&#39;){
              coordinates[y][x] = 0;
          }else{
              coordinates[y][x] = 1;
          }
          x++;
          if(x >= 350){
              x = 0;
              y++;
          }
    }
    ログイン後にコピー
  • 現在のコードは次のとおりです:

    (function(){
          let ctxt = canvas.getContext(&#39;2d&#39;);
          let img = new Image;
          let coordinates = [];
          let h = 200,
              w = 350;
          for(let i=0; i<200; i++){
              coordinates[i] = [];
          }
          img.src = './image.png'; //图片路径
          img.onload = function(){
              ctxt.drawImage(img, 0, 0);
              let data = ctxt.getImageData(0, 0, 350, 200).data;//读取整张图片的像素。
              let x=0,y=0;
              for(let i =0,len = data.length; i= 350){
                          x = 0;
                          y++;
                      }
                  }
                  console.log(coordinates);
          }
      })();
    ログイン後にコピー
  • 図に示すように:

次のような 2 次元配列を形成します:
0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0
0,0,1,1,1,0, 0,0,0,0,0,0
0,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0
0,1,1,1,0,0,0, 1,1,1,1,0
0 ,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0
    0,0,0,0,0,0,1,1, 1,0,0,0
  • 0,0 ,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0


    次に、1 の連続ブロックが何個あるかを知る必要があるだけです。 2次元配列を使って絵の中の形を知り、ブロックの中に1がいくつあるか、そのブロックの面積が1の数になります。

    再帰的バックトラッキング アルゴリズム

    //计算连续的面积和个数
    const linkSum = (i,j,num)=>{//走过的路就置0
          coordinates[i][j] = 0;
          num++;      //向上
          if((i+1 < h) && coordinates[i+1][j] == 1){
            num = linkSum(i+1 , j , num);
          }      //向下
          if((j+1 < w) && coordinates[i][j+1] == 1){
            num = linkSum(i , j+1 , num);
          }      //向左
          if((i-1 >= 0) && coordinates[i-1][j] == 1){
            num = linkSum(i-1 , j , num);
          }      //向右
        if((j-1 >= 0) && coordinates[i][j-1] == 1){
            num = linkSum(i , j-1 , num);
        }
    
        return num;
    }
    ログイン後にコピー

    詳しくない場合は、Baidu を参照してください。実際、コードには多くの情報が反映されています。

    アルゴリズム、統計を使用し、結果を計算します。
  • const getCountAndArea = () =>{let sum = [];let count = 0;for(let i = 0; i < h; i++)  //遍历二维数组
        {      for(let j = 0; j < w; j++)
          {       //连续1的个数       if(coordinates[i][j] == 1)
           {let buf = 0;  //连续1的个数
            buf = linkSum(i,j,buf);count++;  //形状的总数
            sum.push({
                index: count,   //第几个形状
                area: buf         //形状的面积
            });
           }
          }
        }return {count,
            sum
        };
    }
    ログイン後にコピー
最終コード

(function(){
        let ctxt = canvas.getContext(&#39;2d&#39;);
        let img = new Image;
        let coordinates = [];
        let h = 200,
            w = 350;
        for(let i=0; i<200; i++){
            coordinates[i] = [];
        }
        img.src = './image.png'; //图片路径
        img.onload = function(){
            ctxt.drawImage(img, 0, 0);
            let data = ctxt.getImageData(0, 0, 350, 200).data;//读取整张图片的像素。
            let x=0,y=0;
            for(let i =0,len = data.length; i= 350){
                        x = 0;
                        y++;
                    }
                }
                // console.log(coordinates);
                let rst = getCountAndArea();
                // console.log(rst);
                console.log('个数: ' + rst.count);
                for(let i=0; i{
            let sum = [];
            let count = 0;
            for(let i = 0; i < h; i++)
            {
              for(let j = 0; j < w; j++)
              {
               //连续1的个数
               if(coordinates[i][j] == 1)
               {
                let buf = 0;
                buf = linkSum(i,j,buf);
                count++;
                sum.push({
                    index: count,
                    area: buf
                });
               }
              }
            }
            return {
                count,
                sum
            };
        }

        //计算连续的面积和个数
        const linkSum = (i,j,num)=>{
            //走过的路就置0
          coordinates[i][j] = 0;
          num++;
          //向上
          if((i+1 < h) && coordinates[i+1][j] == 1){
            num = linkSum(i+1 , j , num);
          }
          //向下
          if((j+1 < w) && coordinates[i][j+1] == 1){
            num = linkSum(i , j+1 , num);
          }
          //向左
          if((i-1 >= 0) && coordinates[i-1][j] == 1){
            num = linkSum(i-1 , j , num);
          }
          //向右
        if((j-1 >= 0) && coordinates[i][j-1] == 1){
            num = linkSum(i , j-1 , num);
        }

        return num;
        }
    })();
ログイン後にコピー
実行結果:

学習プロセス中に問題が発生した場合、または学習リソースを入手したい場合は、学習交換グループへの参加を歓迎します

343599877、一緒にフロントエンドを学びましょう!

以上がフロントエンドに関連するアルゴリズムの質問を共有するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

CLIP-BEVFormer: BEVFormer 構造を明示的に監視して、ロングテール検出パフォーマンスを向上させます。 CLIP-BEVFormer: BEVFormer 構造を明示的に監視して、ロングテール検出パフォーマンスを向上させます。 Mar 26, 2024 pm 12:41 PM

上記および筆者の個人的な理解: 現在、自動運転システム全体において、認識モジュールが重要な役割を果たしている。道路を走行する自動運転車は、認識モジュールを通じてのみ正確な認識結果を得ることができる。下流の規制および制御モジュール自動運転システムでは、タイムリーかつ正確な判断と行動決定が行われます。現在、自動運転機能を備えた自動車には通常、サラウンドビューカメラセンサー、ライダーセンサー、ミリ波レーダーセンサーなどのさまざまなデータ情報センサーが搭載されており、さまざまなモダリティで情報を収集して正確な認識タスクを実現しています。純粋な視覚に基づく BEV 認識アルゴリズムは、ハードウェア コストが低く導入が容易であるため、業界で好まれており、その出力結果はさまざまな下流タスクに簡単に適用できます。

C++ での機械学習アルゴリズムの実装: 一般的な課題と解決策 C++ での機械学習アルゴリズムの実装: 一般的な課題と解決策 Jun 03, 2024 pm 01:25 PM

C++ の機械学習アルゴリズムが直面する一般的な課題には、メモリ管理、マルチスレッド、パフォーマンスの最適化、保守性などがあります。解決策には、スマート ポインター、最新のスレッド ライブラリ、SIMD 命令、サードパーティ ライブラリの使用、コーディング スタイル ガイドラインの遵守、自動化ツールの使用が含まれます。実践的な事例では、Eigen ライブラリを使用して線形回帰アルゴリズムを実装し、メモリを効果的に管理し、高性能の行列演算を使用する方法を示します。

C++sort 関数の基礎となる原則とアルゴリズムの選択を調べる C++sort 関数の基礎となる原則とアルゴリズムの選択を調べる Apr 02, 2024 pm 05:36 PM

C++sort 関数の最下層はマージ ソートを使用し、その複雑さは O(nlogn) で、クイック ソート、ヒープ ソート、安定したソートなど、さまざまなソート アルゴリズムの選択肢を提供します。

PHP と Vue: フロントエンド開発ツールの完璧な組み合わせ PHP と Vue: フロントエンド開発ツールの完璧な組み合わせ Mar 16, 2024 pm 12:09 PM

PHP と Vue: フロントエンド開発ツールの完璧な組み合わせ 今日のインターネットの急速な発展の時代において、フロントエンド開発はますます重要になっています。 Web サイトやアプリケーションのエクスペリエンスに対するユーザーの要求がますます高まっているため、フロントエンド開発者は、より効率的で柔軟なツールを使用して、応答性の高いインタラクティブなインターフェイスを作成する必要があります。フロントエンド開発の分野における 2 つの重要なテクノロジーである PHP と Vue.js は、組み合わせることで完璧なツールと見なされます。この記事では、PHP と Vue の組み合わせと、読者がこれら 2 つをよりよく理解し、適用できるようにするための詳細なコード例について説明します。

フロントエンドの面接官からよく聞かれる質問 フロントエンドの面接官からよく聞かれる質問 Mar 19, 2024 pm 02:24 PM

フロントエンド開発のインタビューでは、HTML/CSS の基本、JavaScript の基本、フレームワークとライブラリ、プロジェクトの経験、アルゴリズムとデータ構造、パフォーマンスの最適化、クロスドメイン リクエスト、フロントエンド エンジニアリング、デザインパターン、新しいテクノロジーとトレンド。面接官の質問は、候補者の技術スキル、プロジェクトの経験、業界のトレンドの理解を評価するように設計されています。したがって、候補者はこれらの分野で自分の能力と専門知識を証明するために十分な準備をしておく必要があります。

改良された検出アルゴリズム: 高解像度の光学式リモートセンシング画像でのターゲット検出用 改良された検出アルゴリズム: 高解像度の光学式リモートセンシング画像でのターゲット検出用 Jun 06, 2024 pm 12:33 PM

01 今後の概要 現時点では、検出効率と検出結果の適切なバランスを実現することが困難です。我々は、光学リモートセンシング画像におけるターゲット検出ネットワークの効果を向上させるために、多層特徴ピラミッド、マルチ検出ヘッド戦略、およびハイブリッドアテンションモジュールを使用して、高解像度光学リモートセンシング画像におけるターゲット検出のための強化されたYOLOv5アルゴリズムを開発しました。 SIMD データセットによると、新しいアルゴリズムの mAP は YOLOv5 より 2.2%、YOLOX より 8.48% 優れており、検出結果と速度のバランスがより優れています。 02 背景と動機 リモート センシング技術の急速な発展に伴い、航空機、自動車、建物など、地表上の多くの物体を記述するために高解像度の光学式リモート センシング画像が使用されています。リモートセンシング画像の判読における物体検出

人工知能は犯罪を予測できるのか? CrimeGPT の機能を調べる 人工知能は犯罪を予測できるのか? CrimeGPT の機能を調べる Mar 22, 2024 pm 10:10 PM

人工知能 (AI) と法執行機関の融合により、犯罪の予防と検出の新たな可能性が開かれます。人工知能の予測機能は、犯罪行為を予測するためにCrimeGPT (犯罪予測技術) などのシステムで広く使用されています。この記事では、犯罪予測における人工知能の可能性、その現在の応用、人工知能が直面する課題、およびこの技術の倫理的影響について考察します。人工知能と犯罪予測: 基本 CrimeGPT は、機械学習アルゴリズムを使用して大規模なデータセットを分析し、犯罪がいつどこで発生する可能性があるかを予測できるパターンを特定します。これらのデータセットには、過去の犯罪統計、人口統計情報、経済指標、気象パターンなどが含まれます。人間のアナリストが見逃す可能性のある傾向を特定することで、人工知能は法執行機関に力を与えることができます

58 ポートレート プラットフォームの構築におけるアルゴリズムの適用 58 ポートレート プラットフォームの構築におけるアルゴリズムの適用 May 09, 2024 am 09:01 AM

1. 58 Portraits プラットフォーム構築の背景 まず、58 Portraits プラットフォーム構築の背景についてお話ししたいと思います。 1. 従来のプロファイリング プラットフォームの従来の考え方ではもはや十分ではありません。ユーザー プロファイリング プラットフォームを構築するには、複数のビジネス分野からのデータを統合して、ユーザーの行動や関心を理解するためのデータ マイニングも必要です。最後に、ユーザー プロファイル データを効率的に保存、クエリ、共有し、プロファイル サービスを提供するためのデータ プラットフォーム機能も必要です。自社構築のビジネス プロファイリング プラットフォームとミドルオフィス プロファイリング プラットフォームの主な違いは、自社構築のプロファイリング プラットフォームは単一のビジネス ラインにサービスを提供し、オンデマンドでカスタマイズできることです。ミッドオフィス プラットフォームは複数のビジネス ラインにサービスを提供し、複雑な機能を備えていることです。モデリングを提供し、より一般的な機能を提供します。 2.58 中間プラットフォームのポートレート構築の背景のユーザーのポートレート 58

See all articles