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我目前有一个单曲,目前使用 OpenCV 技术AsyncTask比较图像。bubble sort说,我必须将400图像相互比较。这意味着400*401/2=80,200比较。假设一次比较需要 1 秒。所以,这就是80,200 sec它周围22.27 hours的长度非常长。所以,我开发了这种类型的算法:

它将400图像分成几组580所以每组都有图像。

算法的第一部分是在组成员中比较自己的图像。

因此,image1将自身与 进行比较image2-80,这意味着存在79比较。image2会有78比较等等。这使得3,160比较。或3,160 sec。同样,image81将自身与image82-160等进行比较。所以所有的“组比较”都完成了,3,160 sec因为它们是并行运行的。

算法的第二部分将group 1元素与group 2元素、group 2with group 3group 3withgroup 4等进行比较。这将意味着image1将与 进行比较image81-160,这是比较,因此和80之间的总比较将是比较。是否可以将每个图像比较与组比较并行?也就是说,如果将自己与then进行比较,则应该这样做,以此类推,而其他组也在这样做。所以,这部分应该只取。group 1group 280*80=6400image1image81-160image26400 sec

现在,group1将与group3group2group4group3与进行比较group5。->6400 sec

之后,group1 will be compared with group4group2group5. ->6400 sec

因此,所有组都进行了比较。

总时间 = 3160+6400+6400+6400=22,360sec。我意识到小组越多,需要的时间就越多。所以,我必须增加小组规模以减少时间的增加。无论哪种方式,它都会将时间缩短到几乎1/4th是实际时间。

这个算法不现实吗?如果是这样,为什么?它有什么缺陷?我将如何解决它?是否有更好的算法可以更快地比较图像列表?显然不是quick sort,我无法按升序或降序排列图像。或者我可以吗?

如果这个算法是可能的?实施它的最佳方法是什么?Thread还是AsyncTask

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这是一个现实的算法,但理想情况下,您希望能够在整个程序中使用相同数量的工作线程。为此,您需要使用偶数个线程,例如 8 个。

在 Pass1 上,Thread1 处理图像 1-50,Thread2 处理图像 51-100,等等。

在 Pass2 上,Thread1 和 Thread2 都处理映像 1-100。Thread1 处理图像 1-25 和 50-75,Thread2 处理图像 26-50 和图像 76-100。然后 Thread1 处理图像 1-25 和 76-100,而 Thread2 处理图像 26-75。

通过 3 到 8 遵循相同的模式 - 分配给正在处理的两个组的两个线程将它们之间的组分开。这样,您就可以让所有线程保持忙碌状态。但是,为了简化组分区,您需要偶数个线程。

4个线程的示例代码

class ImageGroup {
    final int index1;
    final int index2;
}

class ImageComparer implements Runnable {
    final Image[] images;
    ImageGroup group1;
    ImageGroup group2;

    public ImageComparer(Image[] images, ImageGroup group1, ImageGroup group2) {
        ...
    }

    public void run() {
        if(group2 == null) { // Compare images within a single group
            for(int i = group1.index1; i < group1.index2; i++) {
                for(int j = i + 1; j < group1.inex2; j++) {
                    compare(images[i], images[j]);
                }
            }
        } else { // Compare images between two groups
            for(int i = group1.index1; i < group1.index2; i++) {
                for(int j = group2.index1; j < group2.index2; j++) {
                    compare(images[i], images[j]);
                }
            }
        }
    }
}

ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(); // use a corePoolSize equal to the number of target threads
// for 4 threads we need 8 image groups
ImageGroup group1 = new ImageGroup(0, 50);
ImageGroup group2 = new ImageGroup(50, 100);
...
ImageGroup group8 = new ImageGroup(450, 500);

ImageComparer comparer1 = new ImageComparer(images, group1, null);
ImageComparer comparer2 = new ImageComparer(images, group3, null);
...
ImageComparer comparer4 = new ImageComparer(images, group7, null);

// submit comparers to executor service
Future future1 = executor.submit(comparer1);
Future future2 = executor.submit(comparer2);
Future future3 = executor.submit(comparer3);
Future future4 = executor.submit(comparer4);

// wait for threads to finish
future1.get();
future2.get();
future3.get();
future4.get();

comparer1 = new ImageComparer(images, group2, null);
...
comparer4 = new ImageComparer(images, group8, null);

// submit to executor, wait to finish

comparer1 = new ImageComparer(images, group1, group3);
...
comparer4 = new ImageComparer(images, group7, group6);

// submit to executor, wait to finish

comparer1 = new ImageComparer(images, group1, group4);
...
comparer4 = new ImageComparer(images, group7, group5);
于 2013-04-23T03:00:42.310 回答