JSでカウントソートを実装する方法
この記事では、主に JS で実装された計数ソートと基数ソートのアルゴリズムを紹介します。サンプルの形で計数ソートと基数ソートの原理と JS 実装テクニックを簡単に分析します。この記事では、JS Counting ソートおよび基数ソート アルゴリズムの実装について説明しています。詳細は次のとおりです:
カウンティングソートカウンティングソートは、配列内の数値の出現数を表すため、バケットとなります。補助配列は通常、100 未満の範囲でソートするために使用されます。時間計算量は O(n) で、空間計算量は配列の数値範囲です。
/** * 范围在 start - end 之间的排序 * 计数排序需要辅助数组,该辅助数组的长度是待排序数组的范围,所以一般用作范围小于100的排序 */ function countSort(arr, start, end) { var len = arr.length; // 桶数组 var suportArr = new Array(end - start + 1); // 结果数组 var resArr = new Array(len); // 初始化桶数组 for (i = 0; i < suportArr.length; i++) { suportArr[i] = 0; } // 待排序数组中的数组出现,在桶子对应位置+1代表这个数出现的个数+1了 for (let i = 0; i < len; i++) { suportArr[arr[i]]++; } // 从第1项开始,桶数组加上前一个桶的个数,现在辅助数组的意义变成了每一项的排名了。 for (let i = 1; i < suportArr.length; i++) { suportArr[i] += suportArr[i - 1]; } // 根据辅助数组的排名,从后往前赋值 for (let i = len - 1; i >= 0; i--) { resArr[suportArr[arr[i]] - 1] = arr[i]; suportArr[arr[i]]--; } return resArr; }
基数ソート基数ソートはマルチレイバケットソートです
var radix = 16; // 基数,可以为任何数,越大趟数越小,但是桶数越多,最好根据最大数字进行定义。 function _roundSort(arr, round, radix) { var buckets = new Array(radix); for (let i = 0; i < radix; i++) { buckets[i] = []; } // 将数组中的数放进对应的桶子中 for (let i = 0; i < arr.length; i++) { let remainder = Math.floor(arr[i] / (radix ** (round - 1))) % radix; buckets[remainder].push(arr[i]); } // 将数组重新根据桶子进行排序 var index = 0; for (let i = 0; i < buckets.length; i++) { for (let j = 0; j < buckets[i].length; j++) { arr[index++] = buckets[i][j]; } } } function radixSort(arr, round) { for (let i = 1; i <= round; i++) { _roundSort(arr, i, radix); } return arr; } console.log(radixSort([10,5,5,50,0,155,4622,5,1,4,2154], 4));
以上は皆さんのためにまとめたもので、今後皆さんのお役に立てれば幸いです。
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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。

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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

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