python PIL: 图片的倒影效果的简单实现

具体的算法就是把图片的每一行对称翻转，然后将透明度从低到高逐行设置。
见代码：


import sys,os
from PIL import Image

if __name__=='__main__':
    argc = len(sys.argv)
    if argc<3:
        print 'usage:%s <file> <dest>'%sys.argv[0]
        sys.exit(-1)
    im = Image.open(sys.argv[1]).convert('RGBA')
    arr = []
    (w,h) = im.size
    x = 0
    y = 0
    index = 0
    arr_row = []
    for pixel in im.getdata():
        pixel = list(pixel)
        x = index % w
        y = index / w
        index += 1
        pixel[3] = int(256.0*0.2*(float(y)/float(h)))
        arr_row.append(tuple(pixel))
        if index%w==0 and index>0:
            arr = arr_row + arr
            arr_row = []
    #
    im1 = Image.new('RGBA', (w,h))
    im1.putdata(arr)
    im1.save(sys.argv[2])

原图和效果见下面：

复习：多阶hash表

关于多阶hash表的具体代码实现，请移步到：《使用共享内存的多级哈希表的一种实现》http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:GEiOeyiYdXEJ:www.cppblog.com/lmlf001/archive/2007/09/08/31858.html+&cd=2&hl=zh-CN&ct=clnk

本文主要讲多阶HASH表的结构。

1. 多阶hash表实际上是一个锯齿数组，看起来是这个样子的：
■■■■■■■■■■■■■■■
■■■■■■■■■■■■■
■■■■■■■■■■
■■■■■■
■■■

每一行是一阶，上面的元素个数多，下面的元素个数依次减少。
每一行的元素个数都是素数的。

2. 数组的每个节点用于存储数据的内容，其中，节点的前四个字节用于存储int类型的key或者是hash_code

3. 创建多阶HASH的时候，用户通过参数来指定有多少阶，每一阶最多多少个元素。
那么，下面的每一阶究竟应该选择多少个元素呢？从代码注释上看来，是采用了素数集中原理的算法来查找的。
例如，假设每阶最多1000个元素，一共10阶，则算法选择十个比1000小的最大素数，从大到小排列，以此作为各阶的元素个数。通过素数集中的算法得到的10个素数分别是：997 991 983 977 971 967 953 947 941 937。
可见，虽然是锯齿数组，各层之间的差别并不是很多。

4. 查找过程：

   先将key在第一阶内取模，看是否是这个元素，如果这个位置为空，直接返回不存在；如果是这个KEY，则返回这个位置。
   如果这个位置有元素，但是又不是这个key，则说明hash冲突，再到第二阶去找。
   循环往复。


5. 好处：
  1. hash冲突的处理非常简单；
  2. 有多个桶，使得空间利用率很高，你并不需要一个很大的桶来减少冲突。
  3. 可以考虑动态增长空间，不断加入新的一阶，且对原来的数据没影响。

整理后的源码在此：https://docs.google.com/open?id=0B2ZH5H4iY-oLSXdPSDVoVFBoSVU