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

题意 你初始位于 \((0,0)\) ,每次向上下左右四个方向走一步有确定的概率,问你什么时候可以走到 以 \((0,0)\)为圆心,\(R\) 为半径的圆外. \(R\le 50\) 分析 暴力 \(O(R^6)\) 的高斯消元复杂度太高. 注意到本题在网格图上操作,假设我们从上至下从左至右依次给在圆内的点标号,那么对于当前点来说,相关的点(除了等式右边)和他的标号都不超过 \(2R\) .所以高斯消元的时候只需要考虑向下的 \(2R\) 行和向右的 \(2R\) 列即可. 以前写的消成单位矩

利用DrawingBrush来画出背景网格图 <DrawingBrush Viewport="0,0,80,80" ViewportUnits="Absolute" TileMode="Tile"> <DrawingBrush.Drawing> <DrawingGroup> <DrawingGroup.Children> <GeometryDrawing> <GeometryDra

1.collatz序列 编写一个名为 collatz()的函数,它有一个名为 number 的参数.如果参数是偶数, 那么 collatz()就打印出 number // 2,并返回该值.如果 number 是奇数,collatz()就打 印并返回 3 * number + 1. 然后编写一个程序,让用户输入一个整数,并不断对这个数调用 collatz(),直到函数返回值1. #!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- def collatz(nu

题意:给定一张2×n的网格图,一开始矩阵所有相邻点之间有一条边 有q个询问,每次给出两个相邻的点的坐标,将其中的边删除或者添加,问如此操作之后整张图的割边数量     n,q<=2*10^5, 图始终保证联通 思路:From https://www.cnblogs.com/rpSebastian/p/7834027.html 首先可以发现不能成为割边的边,一定被某个环所包含.因此只要维护每个环的大小即可.若某条横边在两行中均出现了两次,才有可能构成环.用set来维护所有连续的横边.再用线段树来维

题目传送门:LOJ #546. 题意简述: 题目说的很清楚了. 题解: 将不包含起点或障碍物的连续的行或列缩成一行或一列,不会影响答案. 处理过后,新的网格图的行数和列数最多为 \(2k + 3\). 考虑将同一行连续的不包含障碍物的格子标记为一个点,同一列同理. 这样处理过后,网格图对应的点数最多为 \(6k + 6\). 某一行的无障碍连续段如果和某一列的无障碍连续段相交,就在它们所表示的点之间连一条权值为 \(1\) 的双向边. 从起点所在的行连续段和列连续段表示的 \(2\) 个源点开始

2020-03-01 22:59:59 问题描述: 给你一个 m x n 的网格图 grid . grid 中每个格子都有一个数字,对应着从该格子出发下一步走的方向. grid[i][j] 中的数字可能为以下几种情况: 1 ,下一步往右走,也就是你会从 grid[i][j] 走到 grid[i][j + 1] 2 ,下一步往左走,也就是你会从 grid[i][j] 走到 grid[i][j - 1] 3 ,下一步往下走,也就是你会从 grid[i][j] 走到 grid[i + 1][j] 4 

1.基本图表绘制 plt.plot() 图表类别:线形图.柱状图.密度图,以横纵坐标两个维度为主同时可延展出多种其他图表样式 plt.plot(kind='line', ax=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=False, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, yl

(1)二进制图 在二进制图中,像素的取值为两个离散数值0或1中的一个,0代表黑色,1代表白色 例 A=[0 0 1;1 1 0; 0 0 1];>> imshow(A,'InitialMagnification','fit')          %调整合适的窗口显示A. (2)索引图 索引图像包括一个数据矩阵X,一个颜色映像矩阵Map.其中Map是一个包含三列.若干行的数据阵列,其中每个元素的值均为[0, 1]之间的双精度浮点型数据.Map矩阵的每一行分别表示红色.绿色和蓝色的颜色值.在MAT

二.分类图 1. 分类散点图 (1)散点图striplot(kind='strip') 方法1: seaborn.stripplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, jitter=True, dodge=False, orient=None, color=None, palette=None, size=5, edgecolor='gray', linewidth=0, ax=None, **kwa

使用axes函数在matlab绘图中实现图中图的绘制 有时为了对细节进行详细说明,需要在一个较大坐标轴上绘制一个小图来对局部进行放大以阐述结果. 这可以通过调用axes函数实现. 下面通过绘制 y=1/(t-3) 的曲线举例说明该函数的使用方法. 程序如下: clc;clear;close all;                                                                                                    

先看两张图 图中柱图只需要设置series中的坐标系属性barWidth就可以, 这种图柱状图,折叠柱状图都适应 eg: /** * 堆积柱状图 * @param xaxisdata x轴:标签(数组) * @param serieszs 柱状图图数据(数组) * @param seriesyx 柱状图图数据(数组) */ function drawDJZZT(xaxisdata,serieszs,seriesyx){ var myChart = echarts.init(document.ge

统计图形种类繁多, 有柱状图, 折线图, 扇形图等等, 而统计图形的绘制方法也有很多, 有Flash制作的统计图形, 有水晶报表生成统计图形, 有专门制图软件制作, 也有编程语言自己制作的:这里我们用就C# 制作三款最经典的统计图: 柱状图, 折线图和扇形图:既然是统计, 当然需要数据, 这里演示的数据存于Sql Server2000中, 三款统计图形都是动态生成. 其中柱状图我会附上制作步骤, 其他两款统计图直接附源码. 说明: 需求不一样, 统计图形绘制后的显示效果也不一样, 比如这里柱状图

统计图形种类繁多, 有柱状图, 折线图, 扇形图等等, 而统计图形的绘制方法也有很多, 有Flash制作的统计图形, 有水晶报表生成统计图形, 有专门制图软件制作, 也有编程语言自己制作的:这里我们用就C# 制作三款最经典的统计图: 柱状图, 折线图和扇形图:既然是统计, 当然需要数据, 这里演示的数据存于Sql Server2000中, 三款统计图形都是动态生成. 其中柱状图我会附上制作步骤, 其他两款统计图直接附源码. 说明: 需求不一样, 统计图形绘制后的显示效果也不一样, 比如这里柱状图

统计图形种类繁多, 有柱状图, 折线图, 扇形图等等, 而统计图形的绘制方法也有很多, 有Flash制作的统计图形, 有水晶报表生成统计图形, 有专门制图软件制作, 也有编程语言自己制作的:这里我们用就C# 制作三款最经典的统计图: 柱状图, 折线图和扇形图:既然是统计, 当然需要数据, 这里演示的数据存于Sql Server2000中, 三款统计图形都是动态生成. 其中柱状图我会附上制作步骤, 其他两款统计图直接附源码. 说明: 需求不一样, 统计图形绘制后的显示效果也不一样, 比如这里柱状图

UML九种图-包图.类图 一.包 (一)相关概念: 1.包: 一个包=一层=一个命名空间=一个文件夹 2.包的命名: 简单名:王老二 路径名:中国.河北省.廊坊市.廊坊师范学院.信息技术提高班.九期班.王老 3.可见性: +公有:#保护:—私有 (二)包之间的关系: 引入和按访问依赖: 解析:百家讲坛邀请:中国.河北省.廊坊市.廊坊师范学院. 信息技术提高班.九期班.王老二  来讲课 (三)设计包的原则: 1.重用等价原则: 把类放入包中时,应考虑把包作为可重用的单元. 2.共同闭包原则: 把那

如何增强ArcGIS插值图出图效果 by 李远祥 在一些科研领域,经常会遇到使用插值的方式进行处理,并生成最终的插值图.插值图在ArcGIS里面非常容易生成,只要具备了采用点数据,通过ArcToolBox里面的插值的工具可以直接生成最终的插值数据.插值的方法有很多种,这里就不做介绍了.数据生成后,其地图制作也是相当的简单,只需要在符号系统的标签里面设置一下,并进行重分类,使用色带去渲染就可以完成.下图去掉一些地图的整饰元素,直接使用最原始的栅格渲染方式进行出图. 尽管这个图按照笔者的经验,将研究

发现个好东西思维导图, 最近开始用MindManager整理博客 . 作者 :万境绝尘  转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/18964835 . 一. 静态图概述 1. 静态图引入 (1) 图的分类 图的分类 : 图分为结构行为图 和动态行为图,结构行为图包括 用例图, 类图,对象图,组件图,配置图; 动态行为图 包括状态图,活动图,时序图,协作图; (2) 静态图内容 静态图概念 :类图,对象图,包图 是静态图

折线图与面积图 ① 单线图.多线图② 面积图.堆叠面积图 1. 折线图--单线图 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不发出警告 from bokeh.io import output_notebook output_notebook() # 导入n

前言 最近有朋友让我帮忙用excel画图,老实说我很讨厌用excel画图,点来点去,复杂一些还不能复用,非常繁琐.当然,入门也很简单.需求时不同城市.不同产品的2016和2017销量及环比数据,这应该算是比较典型的复合图,所以在这里做个总结. 0. 原始数据 类似还有很多变体,这种是横坐标->城市 + 簇状(一级)-> 年份 + 堆积(二级)->产品 +环比:常见的还有横坐标->年份 + 簇状(一级)-> 销量和总量 + 堆积(二级)->不同产品的销量和总量 +销量占比