VB.NET的陽歷與農(nóng)歷轉(zhuǎn)換的算法

根據(jù)經(jīng)驗(yàn), 這個(gè)算法非常復(fù)雜. 經(jīng)過查找，終于得到一些資料, 在此愿與大家分享。 首先陰歷以月為基本單位，一個(gè)月以新月出現(xiàn)的那一天為始直至下一個(gè)新月出現(xiàn)的前一天。 由于月亮公轉(zhuǎn)的周期介于29到30天之間，陰歷的一個(gè)月也就由新月出現(xiàn)時(shí)刻的早晚或是29天或是30天。 大月為30天，小月為29天。 與陽歷不同的是，大小月在不同的年中不固定。 如春節(jié)的前一天常稱為大年三十，但有不少年如2000年的陰歷十二月只有29天。 由于十二個(gè)月的時(shí)間較陽歷年即地球繞太陽公轉(zhuǎn)一周的時(shí)間短11天左右. 為了使陰歷年與陽歷年保持相對(duì)穩(wěn)定，每隔兩三年就需要加入一個(gè)閏月。 大約每十九年要加入七個(gè)閏月。 而二十四節(jié)氣則是由地球在繞太陽公轉(zhuǎn)的軌道上的位置確定的。 以每年的冬至為始，每15度為一個(gè)節(jié)氣。 是故二十四節(jié)氣在陽歷的每月中有大概固定的日期。 古時(shí)以二十四節(jié)氣指導(dǎo)農(nóng)耕，這就是陰歷又稱農(nóng)歷的原因。 其中陽歷下半月的十二個(gè)節(jié)氣又稱為中氣。 中氣出現(xiàn)的時(shí)刻和閏月的確定有直接的關(guān)系。 陰歷的計(jì)算有下列四條規(guī)則： 1．所有新月和節(jié)氣出現(xiàn)的時(shí)刻的計(jì)算以東經(jīng)120度即東八區(qū)標(biāo)準(zhǔn)時(shí)為準(zhǔn)。 但計(jì)算1929年以前的陰歷時(shí)應(yīng)以北京即東經(jīng)116度25分的當(dāng)?shù)貢r(shí)為準(zhǔn)。 2．新月出現(xiàn)的一天為一個(gè)月的第一天。 如某個(gè)節(jié)氣的出現(xiàn)時(shí)刻也在這一天，則不論該節(jié)氣的出現(xiàn)時(shí)刻是否比新月晚，一律算落入新的一個(gè)月中。 3．每年的冬至總是落在這年的十一月中。 從一年的冬至的第二天起到下一年冬至這一天止的這段時(shí)間稱為一歲。 如一歲中有十三個(gè)新月出現(xiàn)，則這一歲為閏歲，要加入一個(gè)閏月。 4．閏歲中第一個(gè)沒有中氣的月為閏月。 因?yàn)橐粴q中只有十二個(gè)中氣，所以閏歲中至少有一個(gè)月沒有中氣，也存在有兩個(gè)月沒有中氣的可能性。 但這種情況下只有第一個(gè)沒有中氣的月為閏月。 閏月的前一個(gè)月為幾月則該閏月稱為閏幾月。 根據(jù)以上信息, 我們知道農(nóng)歷是根據(jù)天文觀測(cè)進(jìn)行指定的（也許可以在天文學(xué)的書上找到說明）。 為了簡化轉(zhuǎn)換計(jì)算, 很多程序人員設(shè)計(jì)了基于"時(shí)間段內(nèi)查表"方法的例程. 更具體的說明和源碼請(qǐng)參考下面這些資料：

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幾種經(jīng)典的二值化方法及其vb點(diǎn)虐 實(shí)現(xiàn)

圖像二值化的目的是最大限度的將圖象中感興趣的部分保留下來，在很多情況下，也是進(jìn)行圖像分析、特征提取與模式識(shí)別之前的必要的圖像預(yù)處理過程。這個(gè)看似簡單的問題，在過去的四十年里受到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，產(chǎn)生了數(shù)以百計(jì)的閾值選取方法，但如同其他圖像分割算法一樣，沒有一個(gè)現(xiàn)有方法對(duì)各種各樣的圖像都能得到令人滿意的結(jié)果。

本文針對(duì)幾種經(jīng)典而常用的二值發(fā)放進(jìn)行了簡單的討論并給出了其vb點(diǎn)虐 實(shí)現(xiàn)。

1、P-Tile法

Doyle于1962年提出的P-Tile (即P分位數(shù)法)可以說是最古老的一種閾值選取方法。該方法根據(jù)先驗(yàn)概率來設(shè)定閾值，使得二值化后的目標(biāo)或背景像素比例等于先驗(yàn)概率，該方法簡單高效，但是對(duì)于先驗(yàn)概率難于估計(jì)的圖像卻無能為力。

2、OTSU 算法（大津法）

OSTU算法可以說是自適應(yīng)計(jì)算單閾值（用來轉(zhuǎn)換灰度圖像為二值圖像）的簡單高效方法。1978 OTSU年提出的最大類間方差法以其計(jì)算簡單、穩(wěn)定有效，一直廣為使用。

3、迭代法（最佳閥值法）

(1)． 求出圖象的最大灰度值和最小灰度值，分別記為Zl和Zk，令初始閾值為：

(2)． 根據(jù)閾值TK將圖象分割為前景和背景，分別求出兩者的平均灰度值Z0和ZB:

式中，Z(i,j）是圖像上(i,j)點(diǎn)的象素值，N(i,j)是(i,j)點(diǎn)的權(quán)值，一般取1。

(3)． 若TK=TK+1，則所得即為閾值，否則轉(zhuǎn)2，迭代計(jì)算。

4、一維最大熵閾值法

它的思想是統(tǒng)計(jì)圖像中每一個(gè)灰度級(jí)出現(xiàn)的概率 ，計(jì)算該灰度級(jí)的熵 ,假設(shè)以灰度級(jí)T分割圖像，圖像中低于T灰度級(jí)的像素點(diǎn)構(gòu)成目標(biāo)物體（O），高于灰度級(jí)T的像素點(diǎn)構(gòu)成背景（B），那么各個(gè)灰度級(jí)在本區(qū)的分布概率為：

O區(qū)： i=1,2……,t

B區(qū)： i=t+1,t+2……L-1

上式中的 ,這樣對(duì)于數(shù)字圖像中的目標(biāo)和背景區(qū)域的熵分別為：

對(duì)圖像中的每一個(gè)灰度級(jí)分別求取W=H0 +HB，選取使W最大的灰度級(jí)作為分割圖像的閾值，這就是一維最大熵閾值圖像分割法。

vb點(diǎn)虐 排列組合算法

看了你說遞歸的效率低。那么你可以不用的。

給出的方法就是先生成第一個(gè)排列，然后每次調(diào)用下面的函數(shù)給出下一個(gè)排列，這樣生成的效率很高，這個(gè)函數(shù)可以內(nèi)聯(lián)。

這個(gè)是很經(jīng)典的排列組合算法?。吭诰W(wǎng)上能搜到一大堆。

大概是那種帶指向的移動(dòng)的算法。我給你搜一個(gè)吧。

我找了幾個(gè)，這個(gè)是我覺得說的比較清楚的，你可以仔細(xì)參考一下，看不懂的話再搜點(diǎn)別的好了。。

全排列的算法跟這個(gè)不太一樣的。需要有點(diǎn)改動(dòng)的。

至于語言的話，應(yīng)該不會(huì)有太大問題吧。。basic版的確實(shí)比較少，現(xiàn)在我也比較懶不想動(dòng)手寫。。還是要靠你自己啦。

★生成排列的算法：

比如要生成5，4，3，2，1的全排列，首先找出一個(gè)最小的排列12345, 然后依次調(diào)用n!次STL算法中的next_permutation()即可輸出所有的全排列情況。所以這種算法的細(xì)節(jié)就是STL algorithm中next_permutation()的實(shí)現(xiàn)機(jī)制。詳細(xì)的實(shí)現(xiàn)代碼，大伙可以參考侯捷的《STL源代碼剖析》，在這里我只說一下我的理解：

1 首先從最尾端開始往前尋找兩個(gè)相鄰元素，令第一個(gè)元素為*i,第二個(gè)元素為*ii，且滿足*i*ii，找到這樣一組相鄰的元素后。

2 再從最尾端開始往前檢驗(yàn)，找出第一個(gè)大于*i的元素，令為*k，將i,k元素對(duì)調(diào)。

3 再將ii及ii之后的所有元素顛倒排列，此即所求之"下一個(gè)"排列。

prev_permutation()算法的思路也基本相同，只不過它們尋找的"拐點(diǎn)"不同，在next_permutation()算法中尋找的是峰值拐點(diǎn)，而在prev_permutation()算法中尋找的是谷值拐點(diǎn)。另外，在第二步中，prev_permutation()要找的是第一個(gè)小于*i的元素而不是第一個(gè)大于*i的元素。

具體例子，有空再舉，現(xiàn)在時(shí)間太晚了:)

★生成組合的算法：

如下面截圖所示，分全組合和r-組合兩種情況。

這里有一段核心代碼：

//--------------------------------------------------------

// Generate next combination (algorithm from Rosen p. 286)

//--------------------------------------------------------

public int[] getNext () {

if (numLeft.equals (total)) {

numLeft = numLeft.subtract (BigInteger.ONE);

return a;

}

int i = r - 1;

while (a[i] == n - r + i) {

i--;

}

a[i] = a[i] + 1;

for (int j = i + 1; j r; j++) {

a[j] = a[i] + j - i;

}

numLeft = numLeft.subtract (BigInteger.ONE);

return a; //這里返回的a數(shù)組，存儲(chǔ)的就是下標(biāo)的排列組合。

}

到這里，也許大伙會(huì)有一個(gè)疑問，假如要求的不是數(shù)字的排列組合，而是字符或字符串的排列組合呢？怎么辦？其實(shí)很簡單，你只要拿數(shù)組的下標(biāo)來做排列組合，返回他們下標(biāo)的排列組合，然后再到原數(shù)組中讀取字符串值，就可以輸出全部的排列組合結(jié)果。

本文題目：算法vb點(diǎn)虐 算法工程師
網(wǎng)站URL：http://www.rwnh.cn/article32/ddgocsc.html

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