区间重叠算法
基于迭代阈值的子块部分重叠双直方图均衡算法
视 觉 效果 。
收稿 日期 ： ２ ０ １ ３ — ０ ６ — ０ ５ 基金项 目： 国家 自然科学基金 资助项 目（ ６ １ １ ０ ２ １ ５ ５ ， ６ １ ２ ７ ２ ２ ３ ７ ， ６ １ ２ ７ ２ ２ ３ ６ ） ； 湖北 省高 等学校优秀 中青年 科技创新 团队计
第 ３ ｌ 卷
第 ３ 期
广西 师范 大 学学 报 ： 自然 科学 版
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｇｕ ａ ｎ ｇ ｘ ｉ Ｎｏ ｒ ｍａ ｌ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ： Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ
强 方法 是 由 Ｋｉ ｍ 等 人提 出的子 块部 分 重 叠均 衡算 法 （ Ｐ ＯＳ ＨＥ） ［ ７ ］ ： 它 定 义一 个矩形 模块 ， 对 模 块 内 的图像
进行 均衡 ， 在 保持 对 比度 增强 的前 提下 较 好地提 高 处理 速 度 ， 因此倍 受青 睐 。但 该算法 对子 块部 分 的处理 仍采 用 传 统 直方 图均 衡 技 术 ， 使 得均 衡 后 子块 部 分 的 亮 度 均值 位 于 子 块 图像 灰 度 中值 附近 ， 与 原 图像 无 关， 不 能保 持 图像 的 亮度 。文 献 ［ ９ — １ １ ］ 分 别将 Ｂ Ｂ ＨＥ、 Ｄ Ｓ Ｉ ＨＥ、 Ｂ Ｐ ＨＥ ＭＥ与 Ｐ ＯＳ ＨＥ相 结合 提 出 了子块 亮 度保 持 的局 部均衡 算 法 ， 一定 程度 上保 持 了 图像 亮 度并 增强 了图像 细节 。 本文 将 项 目组 之前 提 出的迭 代 阈 值 思想 ［ ６ 引入 到 Ｐ ＯＳ ＨＥ算 法 中 ， 提 出迭 代 阈值 的子 块 部分重 叠双 直 方 图均 衡 算法 （ Ｉ Ｐ Ｏｓ Ｂ ＨＥ） ， 该算 法对
力扣56题区间合并 c++
LeetCode 56 题解 - 区间合并题目描述给出一个区间的集合，请合并所有重叠的区间。
示例 1:输入: [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]] 输出: [[1,6],[8,10],[15,18]] 解释: 区间 [1,3] 和[2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6].示例 2:输入: [[1,4],[4,5]] 输出: [[1,5]] 解释: 区间 [1,4] 和 [4,5] 可被视为重叠区间。
解题思路1. 先排序再合并首先，我们可以将输入的区间集合按照区间的起始位置进行排序。
然后，我们从左到右遍历排序后的区间集合，依次判断相邻的两个区间是否重叠。
如果当前的区间的结束位置大于等于下一个区间的起始位置，说明两个区间重叠，我们将它们合并成一个大区间。
重复此过程，直到没有区间需要合并。
算法的具体步骤如下： 1. 首先，将输入的区间集合按照区间的起始位置排序。
2. 创建一个空的结果列表 res，将排序后的第一个区间加入 res 中。
3. 从第二个区间开始遍历，依次判断当前的区间与 res 中的最后一个区间是否重叠。
- 如果重叠，将当前区间与最后一个区间合并，并更新最后一个区间的结束位置。
- 如果不重叠，将当前区间加入 res 中。
4. 返回结果列表 res。
2. 直接合并法我们也可以不进行排序，直接遍历输入的区间集合。
对于每一个区间，我们与结果列表中的最后一个区间进行比较，判断是否需要合并。
算法的具体步骤如下： 1. 创建一个空的结果列表 res，将输入的第一个区间加入 res 中。
2. 从第二个区间开始遍历，依次判断当前区间与 res 中的最后一个区间是否重叠。
- 如果重叠，将当前区间与最后一个区间合并，并更新最后一个区间的结束位置。
- 如果不重叠，将当前区间加入 res 中。
3. 返回结果列表 res。
复杂度分析1. 先排序再合并法时间复杂度：O(nlogn)，其中 n 是输入区间的个数。
区间的概念与运算
区间运算在经济学中用于确定经济 变量的范围，如成本、收益等。
区间运算在经济学中还可以用于评 估经济政策的效果，例如评估税收 政策对ห้องสมุดไป่ตู้济增长的影响。
添加标题
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区间运算可以帮助经济学家进行预 测和决策，例如预测市场需求和制 定营销策略。
区间运算在金融领域中也有广泛应 用，例如确定投资组合的风险和回 报范围。
举例说明：如区间[1,5]除以2，结 果为[0.5,2.5]
PART FOUR
区间运算在函数分析中的应用 区间运算在积分计算中的应用 区间运算在极限理论中的应用 区间运算在实数域的完备性证明中的应用
区间运算用于描述物理量之间的关系，如时间、速度和距离等。 区间运算在解决物理问题中起到关键作用，如求解力学、电磁学和热力学等领域的问题。 区间运算可以描述物理现象的变化过程，如温度随时间的变化等。 区间运算在实验数据处理中也有广泛应用，如测量误差分析、数据拟合等。
举例：([1, 3] + [5, 7]) = [1, 7]
定义：设$A = (a, b]$，$B = (c, d]$，若$a > c$，则$A - B = (a - c, b]$。
性质：$A - B = (a - d, b - c]$，当$A - B$存在时。
运算规则：$A - B = (a - c, b - d]$，当$A$和$B$有重叠部分时。
区间运算用于计算机算法中的排序和搜索 区间运算在计算机图形学中用于区域填充和图像处理 区间运算在计算机科学中的数学建模中用于解决连续性问题 区间运算在计算机科学中的数据分析和机器学习领域用于数据分类和预测
汇报人：XX
举例：例如，区间(1,2)与区间(3,4)相乘得到新的区间(3,8)
95%可信区间重叠法
95%可信区间重叠法摘要：1.95% 可信区间重叠法概述2.95% 可信区间重叠法的计算方法3.95% 可信区间重叠法的应用实例4.95% 可信区间重叠法的优缺点正文：【95% 可信区间重叠法概述】95% 可信区间重叠法是一种用于评估两个独立样本均值差异是否显著的统计分析方法。
此方法主要通过计算两个样本的均值及其可信区间，并比较这两个可信区间是否有重叠部分，从而判断两个样本的均值是否存在显著差异。
当两个样本的可信区间有重叠部分时，说明两个样本的均值差异不显著；反之，则说明两个样本的均值存在显著差异。
【95% 可信区间重叠法的计算方法】95% 可信区间重叠法的计算步骤如下：1.计算两个样本的均值：分别计算两个样本的均值。
2.计算两个样本的标准差：分别计算两个样本的标准差。
3.计算两个样本的可信区间：根据两个样本的均值和标准差，分别计算两个样本的95% 可信区间。
4.比较两个可信区间：观察两个可信区间是否有重叠部分。
如果有重叠部分，说明两个样本的均值差异不显著；反之，则说明两个样本的均值存在显著差异。
【95% 可信区间重叠法的应用实例】假设我们有两个独立样本，样本1 的均值为μ1，标准差为σ1；样本2 的均值为μ2，标准差为σ2。
我们希望通过95% 可信区间重叠法来判断这两个样本的均值是否存在显著差异。
首先，我们计算两个样本的95% 可信区间。
对于样本1，其95% 可信区间为：μ1 ± 1.96σ1；对于样本2，其95% 可信区间为：μ2 ± 1.96σ2。
然后，我们将这两个可信区间进行比较。
如果它们有重叠部分，说明两个样本的均值差异不显著；反之，则说明两个样本的均值存在显著差异。
【95% 可信区间重叠法的优缺点】优点：1.95% 可信区间重叠法操作简便，只需进行简单的计算即可得出结果。
2.该方法考虑了样本的标准差，因此对于不同分布形状的数据具有较好的适应性。
缺点：1.该方法仅适用于两个独立样本的情况，对于多个样本的情况需要进行多重比较。
筹码区间重合度计算公式
筹码区间重合度是一种用来衡量股票市场中筹码分布的指标，它反映了不同成本价位的持股者之间的重叠程度，也就是筹码的集中或分散程度。
筹码区间重合度越高，说明筹码越集中，持股者的成本价位越接近，反之则说明筹码越分散，持股者的成本价位越分散。
筹码区间重合度的计算公式如下：
重合度=70%筹码区间最大值−70%筹码区间最小值90%筹码区间最大值−90%筹码区间最小值
其中，70%筹码区间是指流通股中有70%的持有者的成本价位所在的区间，90%筹码区间是指流通股中有90%的持有者的成本价位所在的区间。
举个例子，假设某只股票的70%筹码区间是50元到60元，90%筹码区间是40元到80元，那么其筹码区间重合度就是：
重合度=60−50
80−40
=0.125
这个数值表示该股票的筹码分布比较分散，持股者的成本价位差异较大。
leetcode最大重叠区间
leetcode最大重叠区间
最大重叠区间是指给定一组区间，其中有若干个区间存在重合部分，而最大重叠区间是指这些区间中，重合部分最多的那一组区间。
对于这样一个问题，我们该如何解决呢？接下来，我将分步骤地进行阐述。
第一步，我们需要了解数据结构和算法的基础知识。
在这个问题中，我们可以使用一维数组或二维数组存储区间，使用排序算法来对区间进行排序，并使用贪心算法来确定最大重叠区间。
第二步，我们需要明确问题的输入和输出。
在这个问题中，输入是一组区间，输出是最大重叠区间。
对于输入，我们可以使用数组或链表来表示；对于输出，我们可以使用两个变量存储最大重叠区间的开始和结束位置。
第三步，我们需要对区间进行排序。
在这里，我们可以使用快速排序或合并排序来对区间进行排序。
排序的依据可以是区间的开始位置或结束位置。
排序完成后，我们可以使用一个指针来指向最后一个区间。
第四步，我们需要对区间进行拼接。
在这里，我们可以使用贪心算法来确定最大重叠区间。
具体做法是，从排序后的区间列表的结尾开始，向前遍历每个区间，记录下与当前区间重合的区间的数量和开始位置。
如果该数量大于最大重叠区间的数量，我们就更新最大重叠区间的数量和开始位置。
第五步，我们需要输出最大重叠区间。
在这里，我们可以使用两个变量来存储最大重叠区间的开始和结束位置。
输出时，我们只需要输出这两个变量即可。
总结起来，求解最大重叠区间问题需要我们了解数据结构和算法的基础知识，对区间进行排序，使用贪心算法来确定最大重叠区间，最后输出最大重叠区间。
希望本篇文章能对读者理解和解决这个问题有所帮助。
区间重合度指标公式
区间重合度指标公式
区间重合度指标(Interval Overlap Metric)用于评估两个时间序列之间的重合程度。
公式如下:
重合度= (交集长度) / (并集长度)
其中交集长度是两个时间序列重叠的时间长度，并集长度是两个时间序列总共的时间长度。
重合度值在0到1之间，值越大表示两个时间序列重合程度越高。
这个指标通常用于评估预测时间序列与实际时间序列之间的重合程度。
例如，在负荷预测中，可以使用区间重合度指标来评估预测负荷与实际负荷之间的重合程度。
值为1意味着完全重合，0则没有重合。
这个指标主要用于评估时间序列预测的准确性，但不能说明预测结果的偏差或误差。
这个指标的缺点是在时间序列长度不同的情况下可能会产生错误的结果，因为并集长度受序列长度的影响。
区间重合度指标还可以用于其他场景，比如评估网络流量预测等。
另外，在一些应用中，区间重合度指标可能需要进行一些调整或改进，以适应特定的应用场景。
例如，在负荷预测中，可能需要将重合度指标与负荷峰值进行
结合，来更好地评估预测结果的准确性。
总的来说，区间重合度是一个简单易用的指标，它可以用来评估时间序列预测的准确性，但也需要根据实际场景进行适当的调整和改进。
给出一个区间的集合,请合并所有重叠的区间
给出一个区间的集合,请合并所有重叠的区间
1 合并重叠区间
给定一个区间集合，要求合并重叠区间，以便可以将整个区间更
好地表达出来。
区间合并是指将任意两个相邻的区间合并成一个较大
的区间。
例如，给定区间集 [1,3] ，[2,6] ，[8,10] ，[15,18]，则
可以将其合并为 [1,6] ，[8,10] ，[15,18] 。
区间合并是一类经典的几何问题，它可以在计算机图形学、统计
过程控制和机器学习中经常使用。
为了合并重叠的区间集，首先要将
所有区间排序，以便可以更容易地检查是否存在重叠的区间。
例如，
区间[1,3]、[2,6]、[8,10]、[15,18]，则首先给出排序后的区间
[1,3]、[2,6]、[8,10]、[15,18]。
排序后，我们开始遍历每个区间，检查是否存在重叠的区间：如
果当前区间的起始位置小于等于前一个区间的终止位置，则表明存在
重叠，需要将这两个区间合并；如果当前区间的起始位置大于前一个
区间的终止位置，则表明没有重叠，可以忽略这两个区间。
综上所述，合并重叠区间的基本思路就是：首先找出并排序区间，然后遍历每一个区间，检查是否存在重叠，有则合并，无则跳过。
最后，可以得到不含有重叠的区间集合。
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区间重叠算法
1. 什么是区间重叠算法
2. 区间的表示方式
3. 区间重叠算法的应用场景
4. 区间重叠算法的基本思想
4.1. 先对区间进行排序
4.2. 逐个判断区间是否重叠
5. 区间重叠算法的实现
5.1. 伪代码
5.2. 示例代码
6. 区间重叠算法的时间复杂度
7. 区间重叠算法的优化
7.1. 使用线段树进行区间查询
7.2. 使用扫描线算法
8. 区间重叠算法的相关问题
8.1. 区间合并
8.2. 区间划分
8.3. 区间交集
8.4. 区间覆盖
9. 区间重叠算法的应用举例
10. 总结
区间重叠算法是一种用于判断一组区间中是否存在重叠的算法。
在很多实际的应用场景中，我们需要解决一些与区间相关的问题，比如判断两个时间段是否有冲突、合并多个时间段、找出最大重叠的时间段等等。
区间重叠算法提供了一种高效的解决方案。
2. 区间的表示方式
在区间重叠算法中，我们通常将区间表示为一个包含起始点和终止点的二元组。
例如，区间 [1, 5] 表示的是从1到5的所有数。
同时，我们也可以用一个闭区间[1, 5] 来表示同样的区间。
3. 区间重叠算法的应用场景
区间重叠算法广泛应用于各种问题的解决中。
以下是一些常见的应用场景：
•日程安排：判断多个日程安排是否存在冲突。
•会议室预定：判断多个会议室的预定时间是否冲突。
•时间段合并：将多个时间段合并为不重叠的时间段。
•区间交集：找出多个区间的交集。
•任务调度：在一段时间内安排多个任务的执行顺序。
•图形处理：判断多个线段是否有相交。
4. 区间重叠算法的基本思想
区间重叠算法的基本思想是先对区间进行排序，然后逐个判断区间是否重叠。
4.1. 先对区间进行排序
要判断多个区间是否重叠，首先需要将这些区间按照起点或终点进行排序。
一般情况下，我们会选择按照起点进行排序，这样可以简化后续的判断过程。
4.2. 逐个判断区间是否重叠
排序完成之后，我们可以使用两个指针来遍历区间。
一般情况下，我们会使用一个指针指向当前区间，另一个指针指向下一个区间。
然后判断当前区间与下一个区间是否重叠。
如果重叠，则进行相应的处理。
否则，将指针向后移动，继续判断下一个区间。
5. 区间重叠算法的实现
5.1. 伪代码
1. 对区间按照起点进行排序
2. 初始化一个指针指向第一个区间
3. 逐个判断区间是否重叠
3.1. 如果当前区间与下一个区间重叠，则进行相应处理
3.2. 否则，将指针向后移动，继续判断下一个区间
5.2. 示例代码
下面是一个基于Python的示例代码：
def check_overlap(intervals):
intervals.sort(key=lambda x: x[0]) # 按照起点进行排序
result = []
i = 0
while i < len(intervals) - 1:
if intervals[i][1] >= intervals[i+1][0]: # 判断是否重叠
result.append((intervals[i][0], intervals[i+1][1])) # 将重叠的区间合并
i += 1 # 跳过下一个区间
else:
result.append(intervals[i]) # 不重叠，将当前区间添加到结果
i += 1
if i == len(intervals) - 1:
result.append(intervals[i]) # 处理最后一个区间
return result
intervals = [(1, 5), (3, 7), (5, 10), (8, 11), (9, 15)]
overlap = check_overlap(intervals)
print(overlap)
上述示例代码中，我们使用了一个列表intervals来存储区间，check_overlap函数用于判断区间是否重叠并返回结果。
6. 区间重叠算法的时间复杂度
区间重叠算法的时间复杂度主要取决于对区间的排序操作。
一般情况下，使用快速排序算法对区间进行排序，其时间复杂度为 O(nlogn)。
排序完成后，我们只需遍历一次区间，判断是否重叠，时间复杂度为 O(n)。
因此，整个算法的时间复杂度为 O(nlogn)。
7. 区间重叠算法的优化
虽然区间重叠算法已经相对高效，但在某些特定场景下，我们可以对其进行优化，进一步提高算法的效率。
7.1. 使用线段树进行区间查询
线段树是一种高效的数据结构，常用于解决区间查询问题。
在区间重叠算法中，我们可以使用线段树来进行区间查询，以提高查询效率。
7.2. 使用扫描线算法
扫描线算法是一种基于事件驱动的算法，常用于解决区间重叠问题。
它通过模拟扫描线在区间上的移动，实时更新扫描线与区间的交点，从而得到区间的重叠情况。
8. 区间重叠算法的相关问题
区间重叠算法还可以解决一些与区间相关的问题，如区间合并、区间划分、区间交集、区间覆盖等。
8.1. 区间合并
区间合并是将多个重叠的区间合并为一个或多个不重叠的区间的操作。
区间合并算法的思想与区间重叠算法类似，只是在判断重叠的同时，需要进行合并操作。
8.2. 区间划分
区间划分是将一个区间划分为多个不重叠的小区间的操作。
区间划分算法可以通过在区间上标记点，然后根据标记点进行划分。
8.3. 区间交集
区间交集是找出多个区间的交集。
区间交集算法的思想是先找出最小的右端点和最大的左端点，然后判断这两个端点之间是否存在交集。
8.4. 区间覆盖
区间覆盖是找出一组区间中覆盖某个点的最少区间数。
区间覆盖算法可以通过贪心策略来解决，即每次选择可以覆盖目标点的区间中右端点最大的那个区间。
9. 区间重叠算法的应用举例
区间重叠算法在实际应用中有很多例子。
以下是一些常见的应用举例：
•会议室预定系统：判断多个会议室的预定时间是否冲突。
•课程调度系统：安排学生上课时间，避免时间冲突。
•交通管理系统：判断车辆的出发时间和到达时间是否有重叠。
•图像处理系统：判断多个线段是否相交，用于图像分割和检测。
10. 总结
区间重叠算法是解决区间相关问题的重要方法。
通过对区间进行排序和逐个判断，我们可以高效地判断多个区间是否重叠，并进行相应的处理。
在实际应用中，区间
重叠算法有着广泛的应用，可以帮助我们解决日程安排、会议室预定、时间段合并等各种问题。
此外，通过优化算法，如使用线段树或扫描线算法，我们还可以进一步提高算法的效率。