目录 网格 (Grid) 网格的应用 四叉树/八叉树 (Quadtree/Octree) 四叉树/八叉树的应用 BSP树 (Binary Space Partitioning Tree) 判断点在平面前后算法 BSP树的应用 参考 k-d树 (k-dimensional tree) k-d树的构建 k-d树的应用 参考 层次包围盒树 (Bounding Volume Hierarchy Based On Tree) 层次包围盒树的应用 参考 自定义区域 判断点是否在凸多边形区域算法 自定义区域划

首先建立了几何体: 装配并划分网格: 下面对单元操作: 删除单元: 单元中删除某条边: 单元 拆分边: 单元 交换对角线: 单元 拆分四边形到三角形: 单元 交换对角线: 单元 合并: 网格 网格 去除短边: 网格: 生长短边: 没变化?

最近完成了deferred shading和spot light的支持, 并作了一部分优化. 之前forward shading也只支持方向光, 现在也支持了点光源和探照光. 对于forward shading, 可以在渲染每个对象之前, 用对象的包围盒, 查询空间内的光源, 然后填入shader cosntant里. 因为空间一般是基于四叉树或者八叉树的划分, 所以查询不会慢.现在透明物体也能通过forward shading 正常光照了. Deferred shading optimizat

这是悦乐书的第224次更新,第237篇原创 01 看题和准备 今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第91题(顺位题号是427).我们想使用四叉树来存储N×N布尔网格.网格中的每个单元格只能是true或false.根节点表示整个网格.对于每个节点,它将被细分为四个子节点,直到它所代表的区域中的值都相同. 每个节点都有另外两个布尔属性:isLeaf和val.当且仅当节点是叶节点时,isLeaf才为真.叶节点的val属性包含它所代表的区域的值.您的任务是使用四叉树来表示给定的网格.例如:

C++: 基于四叉树数据结构的自适应网格 二叉树是一种典型的非线性存储数据结构,查找效率可以达到\(O(log_2N)\),同样,这类树状结构存在许多种变体,详细参考邓俊辉老师的<数据结构C++>课程.在这里不详细介绍树状数据结构的具体特性,只是初步尝试下基于四叉树数据结构如何实现\(CFD\)计算网格的自适应功能. 四叉树数据数据结构 四叉树数据结构与二维空间网格对应关系如下图所示 基于四叉树数据结构,容易实现对于二维空间区域的局部细化,这对于\(CFD\)计算是十分有用的.一般来说,网格的

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 与离线瓦片方案一样,同样是为了解决移动端网速和流量问题,但是却不仅仅于此.传统的矢量数据的展示一般分为两种方案: 通过WMS动态获取范围内的矢量数据图片(矢量数据由后台处理成一张图片返回),在前端叠加展示.优点--渲染压力在后端,前端无压力.后台对图片更容易做缓存(前端把地图切分成格网,以WMS请求模拟WMTS请求).缺点--当前端需要交互时,必须进行动态的根

聚类分析是一种重要的人类行为,早在孩提时代,一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗.动物植物.目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用,如用于模式识别.数据分析.图像处理.市场研究.客户分割.Web文档分类等. 聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大.即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起,不同数据尽量分离.一个好的聚类方法将产生如下的聚类 :1).最大化

网格疏密网格形状其他的一些问题小白的总结郑重申明 网格的作用如此重要,以至于小白纠结了很久.小白知道网格划分过程很大程度上受制于计算资源的限制,但小白还是不太明白,如果计算资源非常充足,不用顾忌资源限制的情况下,如何判断生成的网格好坏?如何确定自己生成的网格是否合乎要求?如何利用软件来判断网格是否满足要求? 在食堂的餐桌上,小白向小牛师兄询问这些问题. “在我的眼中,网格和美女一样,只有漂亮的和不漂亮的区别,没有好与坏.”小牛师兄看着不远处一群饭都堵不住嘴巴在那叽叽喳喳的女生,慢悠悠的说.小牛师

建立空间索引在点云数据处理中有着广泛的应用,常见的空间索引一般 是自顶而下逐级划分空间的各种空间索引结构,比较有代表性的包括BSP树,KD树,KDB树,R树,四叉树,八叉树等索引结构,而这些结构中,KD树和八叉树使用比较广泛 八叉树(Octree)是一种用于描述三维空间的树状数据结构.八叉树的每个节点表示一个正方体的体积元素,每个节点有八个子节点,这八个子节点所表示的体积元素加在一起就等于父节点的体积.一般中心点作为节点的分叉中心. 百度百科释义:八叉树(Octree)的定义是:若不为空树的话,

CSS 网格布局(Grid Layout) 是CSS中最强大的布局系统. 这是一个二维系统,这意味着它可以同时处理列和行,不像 flexbox 那样主要是一维系统. 你可以通过将CSS规则应用于父元素(成为网格容器)和该元素的子元素(网格元素),来使用网格布局. 本文出自于 Chris House 的个人博客,由若愚翻译,部分综合代码添加来自@evenyao 重点关注:grid-template-columns / grid-template-rows 划分网格,grid-template-ar

1. 简介 目前商业化的PCB仿真软件主要有: Cadence公司的Sigrity.Ansys公司的SIwave/HFSS.CST公司的CST.Mentor公司的HyperLynx.Polor公司的Si9000等.不同的仿真软件所使用的电磁场求解器各不一样,但是可以大致分为几类: 按仿真维度分: 2D.2.5D.3D 按逼近类型分: 静态.准静态.TEM波.全波 下表中列出了各种电磁场求解器的特点以及适用的结构和场合. 维度 逼近类型 适合结构 应用场合 特点 2D 准静态 横截面在长度方向无变

1. 前言 想学好前端,先练好内功,内功不行,就算招式练的再花哨,终究成不了高手. 非线性表(树.堆),可以说是前端程序员的内功,要知其然,知其所以然. 笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习. 非线性表中的树.堆是干嘛用的 ?其数据结构是怎样的 ? 希望大家带着这两个问题阅读下文. 2. 树 树的数据结构就像我们生活中的真实的树,只不过是倒过来的形状. 术语定义 节点:树中的每个元素称为节点,如 A.B.

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. SVO(Semi-direct Visual Odometry)[1]顾名思义是一套视觉里程计(VO)算法.相比于ORB-SLAM,它省去了回环检测和重定位的功能,不追求建立.维护一个全局地图,更看重tracking的效果,追求高计算速度.低CPU占用率,所以SVO非常适合在计算资源有限的移动设备上使用.SVO对PTAM的改进主要在两个方面:1)高效的特征匹配:2)鲁棒的深度滤波器.SVO比PTAM.ORB-SLAM计算速度快很多的最主要原因

在计算气动声学的时候,有些情况是需要我们提取流体计算的结果作为声学分析的边界条件,但是,有些流体网格因为物理模型的问题需要我们设定interface,恰恰你是机械,对流体了解一点,又不想花费太多时间来学习专业的流体划分网格,下面这个贴子应该多少会起到帮助.题目<如何用hypermesh生成包含interface的流体网格> hypermesh中如何设定interface面.pdf 原文地址

前段日子有朋友咨询了下分析图像主颜色的算法,我对这一块也没有什么深入的研究,参考了一些小代码,然后自己写了一个很简单的小工具,现共享给大家. 界面截图如下: 算法的原理很简单,就是统计出图像中各种颜色的分布情况,然后取前N个颜色作为主成分. 当然,实际上如果直接对图像的各通道256个色阶进行统计,得到的结果可能是没有意义的,所以一般都需要先把256个色阶线性的隐射到更少的色阶范围. 主要的代码如下: static unsafe class Statistics {  //'***********

  寻找最可能的隐藏状态序列(Finding most probable sequence of hidden states) 对于一个特殊的隐马尔科夫模型(HMM)及一个相应的观察序列,我们常常希望能找到生成此序列最可能的隐藏状态序列. 1.穷举搜索 我们使用下面这张网格图片来形象化的说明隐藏状态和观察状态之间的关系: 我们可以通过列出所有可能的隐藏状态序列并且计算对于每个组合相应的观察序列的概率来找到最可能的隐藏状态序列.最可能的隐藏状态序列是使下面这个概率最大的组合: Pr(观察序列|隐藏

在三维网格形变算法中,个人比较喜欢下面两个算法,算法的效果都比较不错, 不同的是文章[Lipman et al. 2005]算法对控制点平移不太敏感.下面分别介绍这两个算法: 文章[Lipman et al. 2005]提出的网格形变算法需要求解两次稀疏线性方程组:第一个方程定义了网格上离散坐标系之间的关系,通过求解该方程可以重组每个顶点的坐标系:第二个方程记录了顶点在局部坐标系的位置信息,通过求解该方程可以得到每个顶点的几何坐标. 在网格顶点建立局部坐标系(b1i,b2i,Ni),i∈V.对于

Paxos算法 Paxos Made Simple Leslie Lamport 2001.11.1 简介 Paxos算法,纯文本方式描述,非常简单. 1 介绍 为 实现具有容错能力的分布式系统而提出的Paxos算法,曾被认为难以理解,可能因为对于大部分读者而言,原来的描述是基于希腊故事的[5].[为了描述 Paxos算法,Lamport设计了一个虚拟的希腊城邦Paxos]实际上,它是最简单和直观的分布式算法之一[这个…,其实没那么简单吧].它的核心 是一个一致性算法——[5]中提出的“syno

//总体来说这个过程就是构建数据源->构建层->构建要素->构建形状->关闭数据源. //要包含的GDAL头文件 #include <gdal_priv.h> #include <ogrsf_frmts.h> #include <iostream> using namespace std; #pragma comment(lib,"gdal_i.lib") bool Creatshape(const char* pszFile

这里我就不解释A*算法 如果你还不知道A*算法 网上有很多简单易懂的例子 我发几个我看过的链接 http://www.cnblogs.com/lipan/archive/2010/07/01/1769420.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/24112879 我这里就当你会A*算法 三角网格的A*算法寻路 需要用到多边形方法 这里我引入了一个Polygon库 在一个工具类中调用这个库文件 如果你想自己写这些逻辑或者有更好的库 可以替换 using System.