好题 原题: There are k sensors located in the rectangular room of size n × m meters. The i-th sensor is located at point (xi, yi). All sensors are located at distinct points strictly inside the rectangle. Opposite corners of the room are located at point…

吐槽:在比赛的时候,压根就没想到这题还可以对称: 题解:http://blog.csdn.net/danliwoo/article/details/52761839 比较详细: #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<algorithm> #include<iomanip> #include<map>…

又一次遇到了碰撞类的题目,还是扩展gcd和同余模方程.上次博客的链接在这:http://www.cnblogs.com/zzyDS/p/5874440.html. 现在干脆解同余模直接按照套路来吧,如果有解,那么x先乘以(c/g),然后mod数是(b/g),就按照这个套路来好了- -. 这题的思路大概是这样的,首先碰到墙壁的角肯定会在lcm(n,m)时刻发生,这之后是原路返回的,也就是说如果在这个时间之前都没有碰到的点一定是永远碰不到的. 对每一个点(x0,y0)来说,解 2nx+(-)x0 =…

Ray Tracing 题目链接:http://codeforces.com/problemset/problem/724/C 拓展欧几里得 //为什么这次C题这么难啊=.= 可以观察到,光线在矩形中运动的时间为LCM(n,m),所以可以把整个矩阵扩展成LCM(n,m)*LCM(n,m)的矩阵[光线从(0,0)点一直射到(LCM(n,m),LCM(n,m))点],然后将点关于矩形的四条边变换到直线y=x上,取最小的即可. 变换后得到的点的纵坐标为2*p*n±X,横坐标为2*q*m±Y,因为要求在…

C. Ray Tracing 题目连接: http://codeforces.com/contest/724/problem/C Description oThere are k sensors located in the rectangular room of size n × m meters. The i-th sensor is located at point (xi, yi). All sensors are located at distinct points strictly…

OpenCascade Ray Tracing Rendering eryar@163.com 摘要Abstract:OpenCascade6.7.0中引入了光线跟踪算法的实现.使用光线跟踪算法可实现高质量的渲染效果,且可以使用GPU提升渲染效率. 关键字Key Words:OpenCascade, Ray Tracing 参考链接:Ray tracing as alternative rendering method for OCCT visualization component http:…

几个月前面试时Boss问过我一个问题--"除了scanline渲染方法,你还知道什么其他渲染方式?",我没答出来,至今记忆犹新. 前段时间摆弄Intel VTune时看了它的示例代码,是一个十分精巧的C语言写的ray tracer,醒悟过来这应该就是那个问题的答案.光线跟踪的渲染流程跟扫描线光栅化算法完全不同,很简洁自然,而且:(1)从简单的局部光照做到加入全局光照,最终甚至能达到照片级效果.(2)每条光线的计算都是独立的,所以利于实施多线程. 这真是一个相当有意思的课题,无疑对数学知…

<Ray Tracing in One Weekend> 优点: 相对简单易懂 渲染效果相当好 代码简短,只看书上的代码就可以写出完整的程序,而且Github上的代码是将基类与之类写在一起的,方便阅读 缺点: 看完书你依然不知道,渲染效果好是因为用了路径追踪 书中部分代码是有问题的 并没有使用标准库容器,没有一定c++基础看不了 点评 定位是光线追踪小学级别的入门书籍,可以让你大致了解光追的原理,一窥离线渲染的些许门道,而不至于遭受巨大打击. <Ray Tracing from the…

上一篇比较简单,很久才发是因为做了一些好玩的场景,后来发现这一章是专门写场景例子的,所以就安排到了这一篇 Preface 这一篇要介绍的内容有: 1. 自己做的光照例子 2. Cornell box画质问题及优化方案 3. 新的场景几何体——长方体 轴平行长方体 任意长方体 我们这一篇重实践轻理论阐述 ready 1. 需要上一章的知识 但是,上一章的Cornell box画质优化仅限于盒子本身,如果作为场景和其他物体放在一起就不能那么优化画质 即,Cornell box像素计算失败应该返回黑色…

 Preface 注:鉴于很多网站随意爬取数据,可能导致内容残缺以及引用失效等问题,影响阅读,请认准原创网址: https://www.cnblogs.com/lv-anchoret/category/1368696.html 我们这节主要讲把之前的概率密度做混合,以得到更好的效果 我们上一篇以前经常用关于cos函数的pdf,上一节用的是与光源采样相关的pdf,那么,我们把两者结合到一起,协调它们之间的比例,我们就可以得到一个有着两种概率密度模型的pdf,这往往是更贴近生活的,那么我们今天就来学…