许愿海康和中兴，任何一个都行，求求你们收了我吧

最近在复习数据结构，看到KMP算法这里，花了好久才搞懂，下面总结一下我的一些理解。 先来看问题： 串的模式匹配：返回子串T在主串S中的位置，若不存在则返回-1 常规的匹配方法是，用i、j分别指示两个字符串，从主串S（假设长度为n）的第1个字符开始，和子串T（长度为m）的第1个字符进行比较，如果一样，i、j都加1，继续比较下一个；不一样，选取S第i-j+2个字符，再和子串的第1个字符重新开始比较，直到S的末尾或者子串T在S中被找到。 这样的时间复杂度是O(n*m)。 下面介绍：KMP算法 该算法是D.E.Knuth、J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现的，因此被称...

基本的LBP算子： 3*3的矩阵块，1个中心像素和8个邻域像素对应于9个灰度值。 特征值： 中心像素的灰度值为阈值，将其邻域的8个灰度值与阈值相比较，大于中心灰度值的像素用1表示，反之用0表示。然后根据顺时针方向读出8位二进制数。 上图得出的二进制数为：1000 0111 表示为十进制数：1+32+64+128=255 LBP的改进版本 圆形LBP算子 基本的 LBP算子的最大缺陷在于它只覆盖了一个固定半径范围内的小区域，这显然不能满足不同尺寸和频率纹理的需要。为了适应不同尺度的纹理特征，并达到灰度和旋转不变性的要求，Ojala等对 LBP算子进行了改进，将 3×3邻域扩展到...