努斯·莫里斯·普拉特算法 使用KMP函数和计算并行化的文本模式查找算法 计算的并行化基于源文本中的行数（OpenMP库用于此目的） 对于每个线程数（1、2、3、4、5、6、8、10、12、16），将测量算法的运行时间并将其显示在屏幕上，您可以在屏幕截图中看到它们。 不幸的是，我的笔记本电脑只有4核:( 有关如何使用该应用程序的信息，请参见屏幕截图 结束！ :)

平面曲线离散点集拐点的快速查找算法是一种采用几何方法来确定平面曲线离散点集中拐点的算法。拐点是指曲线上的一个点，其存在使得曲线的凹凸性发生改变。在处理离散数据集时，拐点的确定尤为重要，尤其是在数字信号处理、图像识别和计算机图形学等领域。 该算法的基本思想是利用几何方法进行拐点的快速定位。传统方法主要借助数值微分法或外推算法来确定离散点集的拐点，但这些方法存在误差较大和计算量较大的问题。本文提出的方法通过解析几何中的基本概念，如正向直线和内、外点的定义，来判断点与线之间的几何关系，从而确定拐点。 在定义中，正向直线指的是通过平面上两个点P1(x1, y1)和P2(x2, y2)的方向所确定的有向直线。对于任意不在直线上的一点Po(xo, yo)，可以通过正向直线方程L来判断Po点是位于直线的内侧还是外侧。具体来说，当直线方程L的左端表达式S12(x, y)=(x2-x1)(y-y1)+(y1-y2)(x-x1)对于Po点的坐标计算结果小于零时，Po点是直线L的内点；反之，若结果大于零，则Po点是直线L的外点。 在正向直线方程的基础上，算法定义了内点和外点的概念，并通过几何证明的方式得出结论：如果S12(xo, yo)<0，则Po点是内点；如果S12(xo, yo)>0，则Po点是外点。这些几何性质为后续的拐点确定提供了理论基础。 接下来，算法描述了正向直线L的四种情况，并通过分析得出，当S12(xo, yo)<0时，无论在哪种情况下，点Po(xo, yo)都位于正向直线L的顺时针一侧，因此根据定义，Po点是内点，即拐点存在于曲线的内侧。类似地，当S12(xo, yo)>0时，Po点位于外侧，因此不是拐点。 在实际应用中，平面曲线波形是通过在短时间内采集一系列离散点，然后通过分段线性插值绘制出的。由于这种波形通常具有复杂的凹凸特性，快速确定其中的拐点是数字识别中的一项重要任务。通过上述几何方法建立的算法，不仅具有结构简单、计算效率高的特点，还能够快速而准确地定位平面参数曲线离散点集中的拐点。 文章指出该算法还具有计算误差小的优点，这在数据密集型的现代计算环境中显得尤为重要。快速查找拐点的算法能够有效减少计算资源的消耗，并且在科学计算、工程计算等多个领域有着广泛的应用前景。通过这种方法，研究者和工程师可以更高效地处理和分析曲线数据，进行曲线波形的数字识别工作。

Funz算法：布伦特 一维寻根的布伦特方法 作者：Miguel Munoz Zuniga 参考： : 标签：反转 选项：ytarget ='0.0'; ytol ='3.e-8'; xtol ='1.e-8'; max_iterations ='100' 输入：x = list（min = 0，max = 1）＃1维实数间隔 输出：y = 0.01＃1维实数

C++数据结构经典查找算法总结，包含详细可执行代码以及算法讲解！

C++结构折半查找算法，输入数据先做冒泡排序，在进行折半查找

《数据结构与算法》-李春葆 实验报告-典型查找算法实践-二分查找、分块索引查找

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查找算法：二分查找、顺序查找的实现 参见博客：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7748260

目标 在本章节中，我们将把calib3d模块中的特征匹配和findHomography混合在一起，以在复杂图像中找到已知对象。 基础 那么我们在上一环节上做了什么？我们使用了queryImage，找到了其中的一些特征点，我们使用了另一个trainImage，也找到了该图像中的特征，并且找到了其中的最佳匹配。简而言之，我们在另一个混乱的图像中找到了对象某些部分的位置。此信息足以在trainImage上准确找到对象。 为此，我们可以使用calib3d模块中的函数，即cv.findHomography()。如果我们从两个图像中传递点集，它将找到该对象的透视变换。然后，我们可以使用cv.perspec

KMP 模式串匹配 指针 不回退 最快的字符串查找算法之一。 C++ builder6 调试通过。