生成简单多边形后,有时还需要对多边形各顶点的凹凸性做判断. 先计算待处理点与相邻点的两个向量,再计算两向量的叉乘,根据求得结果的正负可以判断凹凸性. 结果为负则为凹顶点,为正则为凸顶点. 凹顶点用o表示,凸顶点用*表示. 结果如下: matlab代码如下: clear all;close all;clc; n=; p=rand(n,); p=createSimplyPoly(p); %创建简单多边形 hold on; :n %处理第一个点 v1=p(n,:)-p(,:); %当前点到前一点向量

clear all;close all;clc; n=20; p=rand(n,2); p=createSimplyPoly(p); %创建简单多边形 hold on; for i=1:n if i==1 %处理第一个点 v1=p(n,:)-p(1,:); %当前点到前一点向量 v2=p(2,:)-p(1,:); %当前点到后一点向量 elseif i==n %最后一个点 v1=p(n-1,:)-p(n,:); v2=p(1,:)-p(n,:); else %其他点 v1=p(i-1,:)-p(

Haar-like矩形遍历检测窗口演示Matlab源代码 clc; clear; close all; % Haar-like特征矩形计算 board = 24 % 检测窗口宽度 num = 24 % 检测窗口分划数 show = 1; % 1为作图 time = 0.001; % 作图间隔 %% if mod(board,num)~=0 error('检测窗口宽度必须是分划数的整数倍') else delta = board/num % 滑动步进值 end %% Haar特征1:左白,右黑,(

博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5027269.html 1.图像分割的两条思路 场景分割时机器视觉中的重要任务,尤其对家庭机器人而言,优秀的场景分割算法是实现复杂功能的基础.但是大家搞了几十年也还没搞定——不是我说的,是接下来要介绍的这篇论文说的.图像分割的搞法大概有两种:剑宗——自低向上:先将图像聚类成小的像素团再慢慢合并,气宗——自顶向下:用多尺度模板分割图像,再进一步将图像优化分割成不同物体.当然,还有将二者合而为一的方法:trainin

[Unity][Heap sort]用Unity动态演示堆排序的过程 How Heap Sort Works 最近做了一个用Unity3D动态演示堆排序过程的程序. I've made this app to show how heap sort works recently. 效果图(Demo) 一图抵千言. A picture paints a thousand words. 堆排序(Heap Sort) 堆排序总是建立这样一个二叉树:其父结点总大于其子结点. Step 1: The fir

一.函数形参的动态参数 原因:为了拓展,对于实参数量不固定,故需要万能参数,即动态参数, *args   **kwargs # def sum1(*args): # 在函数定义时,在*位置参数,聚合. # *args将所有的实参的位置参数聚合到一个元组,并将这个元组赋值给args 1.1*args的聚合 例如:利用函数写个计算器 def sum1(*args): count = 0 for i in args: count =count + i return count print(sum1(1

在 SSAS 系列 - 实现第一个 Cube 以及角色扮演维度,度量值格式化和计算成员的创建 中主要是通过已存在的维度和事实数据创建了一个多维数据集,并同时解释了 Role-Playing Dimension 角色扮演维度,计算成员,计算成员格式化等内容.在这篇文章中主要是分析和理解在多维数据集设计过程中的聚合函数,对应不同类别的度量值根据需求的不同在聚合函数的选择上也会有所不同. 继续使用在上一篇 SSAS 文章中创建的示例,在 BIWORK_FirstCube 中能看到有两组度量值维度组和各

在曾经一篇博文中,网友评论说要是案例效果是动态演示的就好了,我认为说的非常是有道理.由于一个简单的截图不能非常好的展示案例效果.要是有一张gif图能动态的播放案例效果就再好只是了.在这里提供一个小软件,用来制作gif图片的.读者能够參考还有一篇博文:http://blog.csdn.net/tangcheng_ok/article/details/8246792.这一篇博文也是介绍怎样制作gif动态演示图片的.在这里我想做的就是提醒一下大家:在写博文的过程中,假设是上传gif图片,一定要选择无水

swift派发机制的核心是确定一个函数能否进入动态派发列表

动态演示冒泡排序java //冒泡排序是一种简单的交换排序,基本思路,从数列左边开始扫描元素,在扫描过程中依次对相邻元素进行比较,将较大元素后移. public class NumberSort { public static void main(String[] args){ int[] array={3,1,6,2,9,0,7,4,5,8}; System.out.print("数组排列的前的顺序"); for(int i=0;i<array.length;i++){//输出

本文首发在我的个人微信公众号:Android开发圈 引言 关于Activity的启动模式是面试高频问题,在平时开发中,作用也不小,所以还是很有必要搞懂这一块的知识.其实之前也有写过这个主题的文章,但是当时是随便写了一点来记录的.这次准备写的完善点.同时通过gif动态演示各种模式下的入栈出栈情况,加深对四种模式的理解. Activity的启动模式是告诉Activity应该以什么样的方式来启动.Activity的启动模式有四种,分别是: standard singleTop singleTask s

""" 函数的参数传递方法演示 """ #1.位置传参 def normal(a, b, c): print("1.位置传参:") return a, b, c print(normal(1, 2, 3)) #return 返回值: # return什么都不写或者干脆不写return.那么返回的就是None # return后面写了一个值,则调用者可以接收一个结果 # return后面写了多个结果,则调用者可以接收一个tupl

每个节点是个房间,数值代表钱.小偷偷里面的钱,不能偷连续的房间,至少要隔一个.问最多能偷多少钱 TreeNode* cur mp[{cur, true}]表示以cur为根的树,最多能偷的钱 mp[{cur, false}]表示以cur为根的树,不偷cur节点的钱,最多能偷的钱 可以看出有下面的关系 mp[{node, false}] = mp[{node->left,true}] + mp[{node->right,true}] mp[{node, true}] = max(node->

返回排序二叉树第K小的数 还是用先序遍历,记录index和K进行比较 class Solution { public: void helper(TreeNode* node, int& idx, int k, int& res){ if(res!=INT_MAX) return; if(!node) return; //a(node) //lk("root",node) //dsp helper(node->left, idx, k, res); if(idx==

先序遍历的非递归办法,还是要用到一个stack class Solution { public: vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) { vector<int> ret; if(!root) return ret; stack<TreeNode*> stk; stk.push(root); //ahd(root) //a(stk) //a(ret) ){ TreeNode* cur=stk.top(); stk.p

树的数值为[0, 9], 每一条从根到叶子的路径都构成一个整数,(根的数字为首位),求所有构成的所有整数的和 深度优先搜索,通过一个参数累加整数 class Solution { public: void helper(TreeNode* node, int path, int& sum){ if(!node){ return; } //a(node) //lk("root",node) //a(path) //dsp if(!node->left &&

把二叉树先序遍历,变成一个链表,链表的next指针用right代替 用递归的办法先序遍历,递归函数要返回子树变成链表之后的最后一个元素 class Solution { public: void helper(TreeNode* cur, TreeNode*& tail){ //a(tail) //lk("root",tail) //a(cur) //lk("root",cur) //dsp tail=cur; TreeNode* right=cur->

给第一个目标值,返回一棵树从根到叶子所有和等于目标值的路径. 经典的深度优先算法 /** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * TreeNode *right; * TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {} * }; */ class Solution { public: void helper(

给一个目标值,判断一棵树从根到叶子是否至少有一条路径加起来的和等于目标值 比较典型的深度优先算法. 引入一个全局变量bResult, 一旦找到一条,就不再搜索其他的了. class Solution { public: void helper(TreeNode* cur, int sum, int target, bool& bResult){ if(bResult) return; //a(cur) //lk("root",cur) //a(sum) //a(target)

from:http://blog.sina.com.cn/s/blog_736aa0540101kzqb.html clc; clear; close all; % Haar-like特征矩形计算 board = 24                                              % 检测窗口宽度num = 24                                                % 检测窗口分划数 show = 1;            

不废话,调用代码: static void Main(string[] args) { string json = File.ReadAllText("2.txt", Encoding.Default); object result = JsonConvert.DeserializeObject(json); //dynamic result = JsonConvert.DeserializeObject<dynamic>(json); //这行函数 啥用都没有 //虽然