一.问题描述1.Voronoi图的定义又叫泰森多边形或Dirichlet图,它是由一组由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成. 2.Voronoi图的特点(1)每个V多边形内有一个生成元: (2)每个V多边形内点到该生成元距离短于到其它生成元距离: (3)多边形边界上的点到生成此边界的生成元距离相等: (4)邻接图形的Voronoi多边形界线以原邻接界线作为子集. 3.Voronoi的应用在计算几何学科中的重要地位,由于其根据点集划分的区域到点的距离最近的特点,其在地理学.气象学.结晶

Voronoi图定义   任意两点p 和q 之间的欧氏距离,记作 dist(p, q) .就平面情况而言,我们有           dist(p, q) =  (px-qx)2+ (py-qy)2   设P := {p1, …, pn}为平面上任意 n 个互异的点:这些点也就是基点.按照我们的定义,所谓P对应的Voronoi图,就是平面的一个子区域划分——整个平面因此被划分为n 个单元(cell ),它们具有这样的性质:    任一点q位于点pi 所对应的单元中,当且仅当对于任何的pj∈Pj,

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图的遍历(Python实现) 记录两种图的遍历算法——广度优先(BFS)与深度优先(DFS). 图(graph)在物理存储上采用邻接表,而邻接表是用python中的字典来实现的. 两种遍历方式的代码如下所示: # 图的宽度遍历和深度遍历 # 1. BFS def bfsTravel(graph, source): # 传入的参数为邻接表存储的图和一个开始遍历的源节点 frontiers = [source] # 表示前驱节点 travel = [source] # 表示遍历过的节点 # 当前驱节

运维人员需不需要学开发?需不需要学Python?PythonN和Shell有什么区别?天天问这种好水的问题,我实在受不了,决定帮大家扫扫盲. 现阶段,掌握一门开发语言已经成为高级运维工程师的必备计能,不会开发,你就不能充分理解你们系统的业务流程,你就不能帮助调试.优化开发人开发的程序,开发人员有的时候很少关注性能的问题,这些问题就得运维人员来做,一个业务上线了,导致CPU使用过高,内存占用过大,如果你不会开发,你可能只能查到进程级别,也就是哪个进程占用这么多,然后呢?然后就交给开发人员处理了,这

Bootstrap4-思维导图-知识点总结 By:Mirror王宇阳 time:2020/4/30 有错误之处 烦请见谅!

导语 都忘记是什么时候知道python的了,我是搞linux运维的,早先只是知道搞运维必须会shell,要做一些运维自动化的工作,比如实现一些定时备份数据啊.批量执行某个操作啊.写写监控脚本什么的. 后来发现工作量大的时候shell开始变慢,实现某个功能使用shell感觉力不从心,听人说python能实现shell能做的一切功能,而且开发效率高,速度快,慢慢的就认识了python,多多少少看点简单的东西. 印象最深的是花几天时间把<python简明手册>看完后,感觉python很简单,特二的认

//2019.07.22pyhton中matplotlib模块的应用pyhton中matplotlib是可视化图像库的第三方库,它可以实现图像的可视化,输出不同形式的图形1.可视化图形的输出和展示需要调用matplotlib第三方库的函数plt.show(),它的功能类似于print,相当于打印出自己需要输出的可视化图像,当然也可以用一些特殊的输出语句如下:%matplotlib.notebook%matplotlib.inline2.对于一般的二维图像输出可以用函数plt.plot(x,y)来

上篇介绍了隐马尔科夫模型 本文给出关于问题3解决方法,并给出一个例子的python代码 回顾上文,问题3是什么, 下面给出,维比特算法(biterbi) algorithm 下面通过一个具体例子,来说明维比特算法(biterbi) 下面附上该解决该例题的python代码 import numpy as np #you must install the numpy A=np.array([[0.5,0.2,0.3],[0.3,0.5,0.2],[0.2,0.3,0.5]]) B=np.array(

曾攀老师的<有限元分析基础教程>第三章有二维杆单元的推导,并结合一个例题进行了解析解和基于Matlab的程序求解.但是我感觉书中的MATLAB代码有点罗嗦,而且一些实现方法也比较麻烦,比如已经知道了杆单元的起点和终点坐标,仍然需要另外给出单元局部坐标与整体坐标的夹角,这完全没必要.于是我就用Python重构了这段程序,当然并不是把书中的MATLAB代码翻译成python(事实上完全可以这么干,而且很快!).比如我使用了面向对象的思想,把杆单元写成了一个类,这样思路比较清晰. #! /usr/b

PTVS (Python Tools for Visual Studio) http://pytools.codeplex.com/ 当前版本:2.1 RC PTVS (Python Tools for Visual Studio) 是一个开源项目,采用Apache 2.0许可发布.PTVS的主要特性包括:CPython.IronPython.Jython和PyPy:高级编辑功能如IntelliSense:多重构:内置REPL(read-eval-print loop)窗口:调试和分析功能,等等

以前,我们都说Python是运维工程师的未来:现在,为什么大家都说不会Python的运维都将失业?运维必须懂开发,特别是python开发,已经形成大家的共识,不懂开发的运维,路会越走越窄. 而现在的情况是:有的运维人员连书都看不懂:有的书是可以看懂,别人写的简单代码也可以看懂,但自己不会写代码解决问题. 从不会写代码,到自己独立能写代码解决问题.这个问题很重要!盲目学习所谓的项目,最后还是不会自己写代码解决问题.首先解决了独立能写代码解决问题,再通过项目来加强训练. ​ 其实,学习编程不止是学习

全部学起来: 第一招:搭建Python防范环境 第二招:扫描漏洞 第三招:暴力破解的秘密 第四招:防SQL注入 第五招:防命令注入 第六招:看清文件上传木马 第七招:看清Web攻击 第八招:利用Python监测漏洞 第九招:潜伏与Python反向连接 第十招:无线破解 第十一招:内网攻击

题目:在一个二维数组中(每个一维数组的长度相同),每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序.请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数. 思路: 首先选取数组中右上角的数字.如果该数字等于要查找的数字,查找过程结束:如果该数字大于要查找的数组,剔除这个数字所在的列:如果该数字小于要查找的数字,剔除这个数字所在的行.也就是说如果要查找的数字不在数组的右上角,则每一次都在数组的查找范围中剔除一行或者一列,这样每一步都可以缩小查找的范围,直

/** * 设置饼图的主方法 * @param slide 图表 * @param index 图标位置 * @param data 需要设置的数据 * @param titles 关联Excel的标题 * @return */ public static XSLFSlide setPieChart(XSLFSlide slide, int index, List<String> data, List<String> titles) { // 获取指定位置的图形 XSLFChart

有编程基础的人一看就可以了解 Python 的用法了.真正的 30 分钟上手.国外一高手画的,现把它翻译成中文,入门超简单python入门神图 *单击放大

/** * 折线图的数据写入方法 * @param slide ppt图表 * @param index 折线图的下标 * @param data 需要填充的数据 * @param titles 内嵌Excel的X轴title * @param columnTitles 内嵌Excel的Y轴title * @return * @throws IOException */ @SuppressWarnings("unused") public static XSLFSlide setLin