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首先配置OpenCV环境，使用包管理器或手动安装库并链接依赖；接着包含头文件#include ，用cv::imread读取图像，检查img.empty()确保加载成功，再通过cv::imshow显示，配合waitKey实现交互；进行基本处理如cvtColor转灰度图、GaussianBlur模糊降噪…

使用OpenCV在C++中处理图像需先用cv::imread()读取图像到Mat对象，检查是否加载成功，然后可进行灰度化（cvtColor）、去噪（GaussianBlur）和边缘检测（Canny），最后通过cv::imwrite()保存结果，完整流程包括包含头文件、链接库编译及处理步骤顺序执行。 …

邻接表用vector存储无向图，addEdge双向添加边，print遍历输出；带权图用vector存边权，适合稀疏图，空间省、遍历快。 在C++中实现图的邻接表表示，是一种高效且常用的方式，尤其适合稀疏图（边数远小于顶点数平方）的存储和操作。邻接表使用数组或vector配合链表（或vector）来存…

使用Intel TBB可提升C++多核性能，核心方法包括：通过parallel_for并行处理循环，parallel_reduce聚合数据，flow_graph构建任务依赖，结合分区策略优化负载，并利用自动任务调度实现高效并行。 使用Intel TBB（Threading Building Bloc…

Dijkstra算法用于求解非负权图的单源最短路径，通过优先队列优化实现。1. 使用邻接表存储图，小根堆按距离排序选取最近节点。2. 维护dist数组记录起点到各点最短距离，初始化为无穷大，源点为0。3. 每次取出堆顶节点进行松弛操作，若经当前节点到邻居更近，则更新距离并入堆。4. 忽略已处理的过时…

Prim算法从起始顶点出发，每次选择最近顶点加入生成树，利用贪心策略构建最小生成树。通过邻接矩阵存储图，用key数组记录各顶点到生成树的最短距离，mstSet标记已选顶点。初始化key为无穷大，起点key为0。循环中选取key最小且未访问的顶点u，将其加入MST，并遍历其邻接点v：若存在边(u,v)…

使用邻接表和优先队列实现Dijkstra算法，从源点出发，每次选取距离最短的未访问节点进行松弛，更新邻居距离，直至处理所有节点，得到单源最短路径。 在C++中实现Dijkstra最短路径算法，通常结合图论中的邻接表结构和优先队列来高效处理。该算法适用于带权有向或无向图，且权重非负的情况，能求出从一个…

深度优先搜索（DFS）通过递归或栈实现，先访问节点并标记，再深入未访问的邻接点，回溯时继续探索其他路径，适用于图和树的遍历。 深度优先搜索（DFS）是一种用于遍历或搜索图和树的算法。它的核心思想是沿着一条路径尽可能深入地访问节点，直到无法继续为止，然后回溯到上一个节点尝试其他路径。在C++中，可以通…

广度优先搜索（BFS）是一种按层遍历图的算法，使用队列实现并维护访问标记，适用于最短路径与连通性问题。从起始节点开始，依次将未访问的邻接节点入队，直至队列为空。C++中常用vector数组构建邻接表存储图结构，并通过bool数组记录节点访问状态。核心步骤包括：起始节点入队并标记、循环处理队首节点及其…

Prim算法从点出发，每次选最近顶点加入生成树，适合稠密图；Kruskal按边权排序贪心选取，用并查集判环，适合稀疏图；两者时间复杂度分别为O(V²)和O(E log E)，应根据图的密度选择。 在图论中，最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）是连接无向连通图中所有顶点的…