1. 加加减减 (x−b)n=(x−a+a−b)n=∑i=0n(ni)(x−a)i(a−b)n−i…

题意:一个长度为L的木棍上有n个蚂蚁,每只蚂蚁要么向左,要么向右,速度为1,当两只蚂蚁相撞时, 它们同时掉头.给定每只蚂蚁初始位置和朝向,问T秒后,每只蚂蚁的状态. 析:刚看到这个题时,一点思路也没有,怎么做啊,难道又要模拟么,一想,模拟...天呐,好麻烦! 最终还是看了一下题解.真是很巧妙哪. 首先是当两个蚂蚁相撞时,转向和不转向是看不出来的.也就是说掉头等价于对穿而过.也就是说, 如果把蚂蚁看成是没有区别的小点,那么只要独立算每只蚂蚁的位置即可.虽然是这么说,但是, 对每只蚂蚁却不是这样,但…

概述 OpenGL变换矩阵 实例:GL_MODELVIEW矩阵 实例:GL_PROJECTION矩阵 概述 OpenGL管线中,在光栅化操作之前,包括顶点位置与法线向量的几何数据经顶点操作与图元装配操作进行变换. 模型坐标 它是模型对象的局部坐标系,同时也是任何变换之前模型对象的初始位置与朝向.为了变换模型对象,可以使用glRotatef().glTranslatef().glScalef(). 观察坐标 它由模型坐标乘以GL_MODELVIEW矩阵产生.在OpenGL中,可以使用GL_MODE…

极端退化 前面所提到的二叉搜索树,已经为我们对数据集进行高效的静态和动态操作打开了一扇新的大门.正如我们所看到的,BST从策略上可以看作是将之前的向量(动态数组)和链表结构的优势结合起来,不过多少令我们有些失望的是:目前所实现的BST还有些稚嫩,表现在它的时间复杂度在极端情况仍未得到有效的控制.根据之前的内容,我们知道无论静态or动态操作,它的时间上界都正比于树的高度,即O(h),不过到目前为止,我们对于它的高度还没有任何有效的控制方法.比如说,我们假设所有子节点个数都<=1,那么整棵树将会退化…

进入大一新学期,看完<线性代数>前几节后,笔者有了用计算机实现行列式运算的想法.这样做的目的,一是巩固自己对相关概念的理解,二是通过独立设计算法练手,三是希望通过图表直观地展现涉及的两种算法的性能差异. 本文主要完成了以下工作: (1).分析上三角变换算法的设计与时间复杂度: (2).提出基于DFS的行列式展开算法并分析: (3).分析两种算法的时间复杂度,并通过统计比较两种算法的实际性能. 一.上三角变换.主对角线元素相乘 该算法通过上三角变换来简化计算,核心是简单的高斯消元法(gaussi…

http://www.cnblogs.com/hefee/p/3811099.html OpenGL变换 概述 OpenGL变换矩阵 实例:GL_MODELVIEW矩阵 实例:GL_PROJECTION矩阵 概述 OpenGL管线中,在光栅化操作之前,包括顶点位置与法线向量的几何数据经顶点操作与图元装配操作进行变换. 模型坐标 它是模型对象的局部坐标系,同时也是任何变换之前模型对象的初始位置与朝向.为了变换模型对象,可以使用glRotatef().glTranslatef().glScalef(…

一.基础概念 1. projective transformation  = homography = collineation. 2. 齐次坐标:使用N+1维坐标来表示N维坐标,例如在2D笛卡尔坐标系中加上额外变量w来形成2D齐次坐标系$(x,y) \Rightarrow (x,y,w)$ 齐次坐标具有规模不变性,同一点可以被无数个齐次坐标表达.$(x,y,1) \Rightarrow (ax,ay,a)$ 齐次坐标转化为笛卡尔坐标可以通过同除最后一项得到. 3. 单应性变换是对齐次坐标下点的…

RDD :弹性分布式数据集:是一个容错的.并行的数据结构,可以让用户显式地将数据存储到磁盘或内存中,并控制数据的分区   RDD是Spark的核心数据结构,通过RDD的依赖关系形成Spark的调度顺序.所谓Spark应用程序,本质是一组对RDD的操作   RDD的两种创建方式     从文件系统输入(如HDFS)创建     从已存在的RDD转换得到新的RDD   RDD的两种操作算子         Transformation(变换)Transformation类型的算子特点是lazy特性…

维度变换是tensorflow中的重要模块之一,前面mnist实战模块我们使用了图片数据的压平操作,它就是维度变换的应用之一. 在详解维度变换的方法之前,这里先介绍一下View(视图)的概念.所谓View,简单的可以理解成我们对一个tensor不同维度关系的认识.举个例子,一个[ b,28,28,1 ]的tensor(可以理解为mnist数据集的一组图片),对于这样一组图片,我们可以有一下几种理解方式: (1)按照物理设备储存结构,即一整行的方式(28*28)储存,这一行有连续的784个数据,这…

基础变换(二维) 三维变化与二维变换矩阵类似 齐次坐标下的基础变换 Scale: \[S(s_x,s_y) =\begin{pmatrix} s_x &0 &0\\ 0 & s_y & 0 \\ 0&0&1 \end{pmatrix}\] Rotation: \[R(\alpha) = \begin{pmatrix} \cos\alpha& - \sin\alpha & 0 \\ \sin\alpha & \cos \alpha &a…