1.案例描述 树干为80,分叉角度为20,树枝长度小于5则停止.树枝长小于30,可以当作树叶了,树叶部分为绿色,其余为树干部分设为棕色. 2.案例分析 由于分形树具有对称性,自相似性,所以我们可以用递归来完成绘制.只要确定开始树枝长.每层树枝的减短长度和树枝分叉的角度,我们就可以把分形树画出来啦!! 递归基本逻辑(原路返回):右侧树枝绘制递出处理+左侧树枝绘制递出处理+归来时处理(递出和归来两个模型结合).最大优点是逻辑容易理解,最大缺点是重复操作较多易有性能问题. 3.分形几何学 客观事物具

由于分形树具有对称性,自相似性,所以我们可以用递归来完成绘制.只要确定开始树枝长.每层树枝的减短长度和树枝分叉的角度,我们就可以把分形树画出来啦!! 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- ''' 绘制分形树 ''' import turtle as tl def draw_smalltree(tree_length,tree_angle): ''' 绘制分形树函数 ''' if tree_length >= 3: tl.forward(tree_length) #往前画 t

定义 递归是一种解决问题的方法,它把一个问题分解为越来越小的子问题,直到问题的规模小到可以被很简单直接解决. 通常为了达到分解问题的效果,递归过程中要引入一个调用自身的函数. 举例 数列求和 def listsum(numlist): if len(numlist) == 1: return numlist[0] else: return numlist[0]+listsum(numlist[1:]) if __name__ == "__main__": print(listsum([

链接: 这10个Python项目很有趣! Python 绘制分形图(曼德勃罗集.分形树叶.科赫曲线.分形龙.谢尔宾斯基三角等)附代码 使用Python生成树形图案 神奇的代码:用 Python 生成分形图片 python使用递归实现一个分形图形 使用python语言表达分形与递归 关于sys: Python标准库之Sys模块使用详解 python之sys.stdout.sys.stdin python学习笔记27(python中sys模块的使用) 关于crf模型: crf训练模型 系统学习机器学

在目前的Mysql数据库中,使用最广泛的是innodb存储引擎.innodb确实是个很不错的存储引擎,就连高性能Mysql里都说了,如果不是有什么很特别的要求,innodb就是最好的选择.当然,这偏文章讲的是TokuDB,不是innodb,相比innodb,TokuDB有着自己的特点. BTree和Fractal tree的比较: 目前无论是SQL Server,还是MySQL的innodb,都是用的B+Tree(SQL Server用的是标准的B-Tree)的索引结构.从理论上来说,这个结构在

import java.awt.*; import java.awt.event.*; import java.util.Random; import javax.swing.*; /** * * @author http://javaflex.iteye.com/ * */ public class GraphicsTest extends JFrame implements ActionListener { public static final double PI = Math.PI /

在目前的Mysql数据库中,使用最广泛的是innodb存储引擎.innodb确实是个很不错的存储引擎,就连高性能Mysql里都说了,如果不是有什么很特别的要求,innodb就是最好的选择.当然,这偏文章讲的是TokuDB,不是innodb,相比innodb,TokuDB有着自己的特点. 转自:http://www.kryptosx.info/archives/931.html BTree和Fractal tree的比较: 目前无论是SQL Server,还是MySQL的innodb,都是用的B+

其性能特点见:http://www.cnblogs.com/billyxp/p/3567421.html TokuDB 是一个高性能.支持事务处理的 MySQL 和 MariaDB 的存储引擎.TokuDB 的主要特点则是对高写压力的支持. 总体来说TokuDB具有: 1.高压缩比,官方宣称可以达到1:12. 2.高insert性能,官方称至少比innodb高9倍. 3.可以在线添加索引和字段,速度快. TokuDB 它架构的核心基于一个不同的.现代的检索方法,名为分形树索引(FTI,Fract

题目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2545 题意:比较树的路径长短 思路:利用数组存入父节点的值, 例如: 5 2 1 2 1 3 3 4 3 5 4 2 查找 4 进行了 3 4和1 3 两步,如何判断到达了根节点根节点必然没有1 1类似相同的两项,于是初始化数组parent[i]=i:当x=parent[x]时到达根节点.. 基础知识扩展 puts()函数只用来输出字符串,没有格式控制,里面的参数可以直接是字符串或者是存放字符串的字符数

# coding=utf-8 # AVL树Python实现 def get_height(node): return node.height if node else -1 def tree_minimum(node): temp_node = node while temp_node.left: temp_node = temp_node.left return temp_node def tree_maximum(node): temp_node = node while temp_node

分形树简介 原文:http://www.bitstech.net/2015/12/15/tokudb-index-introduction/ 分形树是一种写优化的磁盘索引数据结构. 在一般情况下, 分形树的写操作(Insert/Update/Delete)性能比较好,同时它还能保证读操作近似于B+树的读性能.据Percona公司测试结果显示, TokuDB分形树的写性能优于InnoDB的B+树), 读性能略低于B+树. 类似的索引结构还有LSM-Tree, 但是LSM-Tree的写性能远优于读性

下面代码需要插入到MFC项目中运行,实现了计算机图形学中的L系统分形树. class Node { public: int x,y; double direction; Node(){} }; CString way[3] ;//提供三种生成规则 CString rule,temprule; int len ; //单步长 int angle; //旋转转角度 int degree ; //迭代次数 int x,y ; //原点坐标 Node stack[1024]; int stackpoin

1.案例描述 将递归函数与循环函数结合绘制2.0的图形 2.案例分析 3.上机实验 """ 作者:梁斌 功能:五角星的绘制 版本:3.0 日期:03/08/2017 新增功能:加入循环操作绘制重复不同大小的图形 新增功能:使用迭代函数绘制重复不同大小的图形 """ import turtle def draw_pentagram(size): """ 绘制五角星 """ # 计数器 co

1.案例描述 加入循环操作绘制重复不同大小的图形 2.案例分析 3.turtle库补充 # 画笔控制函数 turtle.penup() # 抬起画笔,之后移动画笔不绘制图形 turtle.pendown() # 落下画笔,之后移动画笔绘制形状 turtle.pesize(2) #设置画笔宽度 turtle.pencolor('red') #设置画笔颜色 whilte black grey darkgreen gold violet purple turtle库说明参考文档 4.上机实战 "&qu

1.案例描述 2.案例分析 引入绘制图形的turtle库,利用库中函数进行编程. 3.turtle库 没有显示的input()和output(),没有赋值语句.调用形式大部分如下: import turtle turtle.forward(100) //画笔向前移动100像素 turtle.backward(100) //画笔向后移动100像素 turtle.right(144) //画笔向右转144度 turtle.exitonclick() //点击关闭窗口图形 4.上机练习 ""

# coding=utf-8 # AVL树的Python实现(树的节点中包含了指向父节点的指针) def get_height(node): return node.height if node else -1 def get_maximum(node): temp_node = node while temp_node.right: temp_node = temp_node.right return temp_node def get_minimum(node): temp_node = n

之前有文章介绍过决策树(ID3).简单回顾一下:ID3每次选取最佳特征来分割数据,这个最佳特征的判断原则是通过信息增益来实现的.按照某种特征切分数据后,该特征在以后切分数据集时就不再使用,因此存在切分过于迅速的问题.ID3算法还不能处理连续性特征. 下面简单介绍一下其他算法: CART 分类回归树 CART是Classification And Regerssion Trees的缩写,既能处理分类任务也能做回归任务. CART树的典型代表时二叉树,根据不同的条件将分类. CART树构建算法 与I

决策树不断将数据切分成小数据集,直到所有目标变量完全相同,或者数据不能再切分为止,决策时是一种贪心算法,它要在给定的时间内做出最佳选择,但并不关心能否达到最优 树回归 优点:可以对复杂和非线性的数据建模 缺点:结果不易理解 适用数据类型:数值型和标称型数据 实现CART算法和回归树,回归树和分类树的思路类似,但叶节点的数据类型不是离散型,而是连续型 树回归的一般方法 (1)收集数据:采用任意方法收集数据. (2)准备数据:需要数值型的数据,标称型数据应该映射成二值型数据 (3)分析数据:绘出数据

二叉查找树(Binary Search Tree),(又:二叉搜索树,二叉排序树)它或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树: 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值: 若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值: 它的左.右子树也分别为二叉排序树. 题目描述 给定一棵二叉搜索树,请找出其中的第k小的结点.例如, (5,3,7,2,4,6,8)    中,按结点数值大小顺序第三小结点的值为4.   思路:对二叉搜索树进行中序遍历,第k小的就是遍历的第k个

题目描述 请实现两个函数,分别用来序列化和反序列化二叉树   二叉树的序列化是指:把一棵二叉树按照某种遍历方式的结果以某种格式保存为字符串,从而使得内存中建立起来的二叉树可以持久保存.序列化可以基于先序.中序.后序.层序的二叉树遍历方式来进行修改,序列化的结果是一个字符串,序列化时通过 某种符号表示空节点(#),以 ! 表示一个结点值的结束(value!). 二叉树的反序列化是指:根据某种遍历顺序得到的序列化字符串结果str,重构二叉树.   # -*- coding:utf-8 -*- # c