实验题目:不规则区域的填充算法 实验目的:验证不规则区域的填充算法 实验内容:利用VC与OpenGL,实现不规则区域的填充算法. 1.必做:实现简单递归的不规则区域填充算法. 2.选做:针对简单递归算法栈空间占用太大的缺点,进行改进,实现基于扫描线的种子填充算法 实验要求: n       将坐标系网格在屏幕上画出来,每个像素点占据一个格点,用一个小实心圆圈表示. n       用鼠标点击的方式,绘制不规则区域的边界. n       种子填充算法,可用4联通或8联通任选一种. 以下是我用c+

这一章节我们来讨论一下填充容器的还有一个方面Map.之前的两个章节我们都是用list来作为容器.这一章节我们使用Map. 还有在这里解释一下为什么一直都使用生成器这个东西,事实上他就是建造者设计模式,它基本的作用就是生产复杂的对象,并且满足各种需求的变化(灵活性). 还有为什么花这么多章节来讨论填充容器,主要由于填充容器包含比較多的知识点,知识点列举: (1)泛型 (2)建造者设计模式 (3)容器的填充方法(list 的add.map的put等) 进入主题,我们来讨论一下Map的填充 1.样例

一.栈的介绍: 1)栈的英文为(stack)2)栈是一个先入后出(FILO-First In Last Out)的有序列表.3)栈(stack)是限制线性表中元素的插入和删除只能在线性表的同一端进行的一种特殊线性表.允许插入和删除的一端,为变化的一端,称为栈顶(Top),另一端为固定的一端,称为栈底(Bottom).4)根据栈的定义可知,最先放入栈中元素在栈底,最后放入的元素在栈顶,而删除元素刚好相反,最后放入的元素最先删除,最先放入的元素最后删除 5)出栈(pop)和入栈(push)的概念 栈

哈希表:散列查找 一.线性查找 我们要通过一个键key来查找相应的值value.有一种最简单的方式,就是将键值对存放在链表里,然后遍历链表来查找是否存在key,存在则更新键对应的值,不存在则将键值对链接到链表上. 这种链表查找,最坏的时间复杂度为:O(n),因为可能遍历到链表最后也没找到. 二.散列查找 有一种算法叫散列查找,也称哈希查找,是一种空间换时间的查找算法,依赖的数据结构称为哈希表或散列表:HashTable. Hash: 翻译为散列,哈希,主要指压缩映射,它将一个比较大的域空间映射到

版权声明:<—— 本文为作者呕心沥血打造,若要转载,请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <—— 目录(?)[+] ====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行,并进行部分翻译,如有错误,请大家指正 转载请注明出处 ======================================

TensorFlow Playground http://playground.tensorflow.org 帮助更好的理解,游乐场Playground可以实现可视化训练过程的工具 TensorFlow Playground的左侧提供了不同的数据集来测试神经网络.默认的数据为左上角被框出来的那个.被选中的数据也会显示在最右边的 “OUTPUT”栏下.在这个数据中,可以看到一个二维平面上有红色或者蓝色的点,每一个小点代表了一个样例,而点的颜色代表了样例的标签.因为点的颜色只有两种,所以这是 一个二

目录 关联分析 Apriori原理 Apriori算法实现 - 频繁项集 Apriori算法实现 - 从频繁项集挖掘关联规则 一.关联分析 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务. 这些关系可以有两种形式: 频繁项集(frequent item sets): 经常出现在一块的物品的集合. 关联规则(associational rules): 暗示两种物品之间可能存在很强的关系. 相关术语 关联分析(关联规则学习): 从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作 关联分析(associat

选择排序 选择排序,一般我们指的是简单选择排序,也可以叫直接选择排序,它不像冒泡排序一样相邻地交换元素,而是通过选择最小的元素,每轮迭代只需交换一次.虽然交换次数比冒泡少很多,但效率和冒泡排序一样的糟糕. 选择排序属于选择类排序算法. 我打扑克牌的时候,会习惯性地从左到右扫描,然后将最小的牌放在最左边,然后从第二张牌开始继续从左到右扫描第二小的牌,放在最小的牌右边,以此反复.选择排序和我玩扑克时的排序特别相似. 一.算法介绍 现在有一堆乱序的数,比如:5 9 1 6 8 14 6 49 25 4

18大数据挖掘的经典算法以及代码实现,涉及到了决策分类,聚类,链接挖掘,关联挖掘,模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接,希望能够帮助大家学.目前追加了其他的一些经典的DM算法,在others的包中涉及聚类,分类,图算法,搜索算等等,没有具体分类.   C4.5 C4.5算法与ID3算法一样,都是数学分类算法,C4.5算法是ID3算法的一个改进.ID3算法采用信息增益进行决策判断,而C4.5采用的是增益率. CART CART算法的全称是分类回归树算法,他是一个二元分类,采用的是类似于熵的

其实一直以来也没有准备在园子里发这样的文章,相对来说,算法改进放在园子里还是会稍稍显得格格不入.但是最近邮箱收到的几封邮件让我觉得有必要通过我的博客把过去做过的东西分享出去更给更多需要的人.从论文刊登后,陆陆续续收到本科生.研究生还有博士生的来信和短信微信等,表示了对论文的兴趣以及寻求算法的效果和实现细节,所以,我也就通过邮件或者短信微信来回信,但是有时候也会忘记回复. 另外一个原因也是时间久了,我对于论文以及改进的算法的记忆也越来越模糊,或者那天无意间把代码遗失在哪个角落,真的很难想象我还会全

图的连通性问题:无向图的连通分量和生成树,所有顶点均由边连接在一起,但不存在回路的图. 设图 G=(V, E) 是个连通图,当从图任一顶点出发遍历图G 时,将边集 E(G) 分成两个集合 T(G) 和 B(G).其中 T(G)是遍历图时所经过的边的集合,B(G) 是遍历图时未经过的边的集合.显然,G1(V, T) 是图 G 的极小连通子图,即子图G1 是连通图 G 的生成树. 深度优先生成森林   右边的是深度优先生成森林: 连通图的生成树不一定是唯一的,不同的遍历图的方法得到不同的生成树;从不

原文链接:http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3164775.html#undefined 1.DBSCAN简介 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种基于密度的空间聚类算法.该算法将具有足够密度的区域划分为簇,并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇,它将簇定义为密度相连的点的最大集合. 该算法利用基于密度的聚类的概念,即要求

1.DBSCAN简介 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种基于密度的空间聚类算法.该算法将具有足够密度的区域划分为簇,并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇,它将簇定义为密度相连的点的最大集合. 该算法利用基于密度的聚类的概念,即要求聚类空间中的一定区域内所包含对象(点或其他空间对象)的数目不小于某一给定阈值.DBSCAN算法的显著优点是聚类速度快且能够有效处

终于来到了有点意思的地方--递归,在我最开始学习js的时候,基础课程的内容就包括递归,但是当时并不知道递归的真正意义和用处.我只是知道,哦...递归是自身调用自身,递归要记得有一个停止调用的条件.那时,我还不了解递归的内在含义,好在现在知道了一点. 有些问题的本身就是递归的,我们想一个程序问题,也是比较经典的面试问题--有一个对象a,我们不知道它有多少层级,如何复制对这个对象?你可能会说,直接声明一个变量var b = a不就可以了嘛?但是,如果我改动了a中的一个属性,b中的属性也跟着改变了.因

哈希表在查找定位操作上具有O(1)的常量时间,常用于做性能优化,但是内存毕竟是有限的,当数据量太大时用哈希表就会内存溢出了.而考虑对这些大数据进行存盘分批处理又有IO上的开销,性能又不能满足要求.这个时候我们就得介绍BitMap算法了. bitMap原理介绍 BitMap算法是基于位映射的,对于内存中一段连续的二进制位,其中每一位的值(0或1)代表了值为该二进制位索引的元素[正整数]是否存在.这相当于用bit位来存储数据,因而大大的节省了内存空间. >>对于存储操作,只需要根据元素的值找到相应

有向图中,连通性比较好理解,如果两个顶点V和顶点W是可达的,可以称之为强连通的,即存在路径A→B,同时也存在一条有向路径B→A.从之前的有向环的判定过程中其实我们可以得到一个结论就是两个是强连通的当且仅当它们都在一个普通的有向环中.强连通将所有的顶点分为了不同的集合,每个集合都是由相互均为强连通性的顶点的最大子集组成的,我们将这些集合称之为强连通分量. 基础概念 一般来说技术服务于生活,如果将我们看到网页作为顶点,页面指向另外一个页面的超链接作为边,可以将数量庞大的网页分为不同的大小进行处理,作

目录 1.矩阵相乘的朴素算法 2.矩阵相乘的strassen算法 3.完整测试代码c++ 4.性能分析 5.参考资料 内容 1.矩阵相乘的朴素算法 T(n) = Θ(n3) 朴素矩阵相乘算法,思想明了,编程实现简单.时间复杂度是Θ(n^3).伪码如下 to n to n to n do c[i][j] ← c[i][j] + a[i][k]⋅ b[k][j] 2.矩阵相乘的strassen算法 T(n)=Θ(nlog7) =Θ (n2.81) 矩阵乘法中采用分治法,第一感觉上应该能够有效的提高算

1,贪心算法 贪心算法(又称贪婪算法)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择.也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的的时在某种意义上的局部最优解. 贪心算法并不保证会得到最优解,但是在某些问题上贪心算法的解就是最优解.要会判断一个问题能否用贪心算法来计算.贪心算法和其他算法比较有明显的区别,动态规划每次都是综合所有问题的子问题的解得到当前的最优解(全局最优解),而不是贪心地选择:回溯法是尝试选择一条路,如果选择错了的话可以“反悔”,也就是回过头来重新选择其他的试试. 1.1

快速排序 快速排序是一种分治策略的排序算法,是由英国计算机科学家Tony Hoare发明的, 该算法被发布在1961年的Communications of the ACM 国际计算机学会月刊. 注:ACM = Association for Computing Machinery,国际计算机学会,世界性的计算机从业员专业组织,创立于1947年,是世界上第一个科学性及教育性计算机学会. 快速排序是对冒泡排序的一种改进,也属于交换类的排序算法. 一.算法介绍 快速排序通过一趟排序将要排序的数据分割成

排序算法 人类的发展中,我们学会了计数,比如知道小明今天打猎的兔子的数量是多少.另外一方面,我们也需要判断,今天哪个人打猎打得多,我们需要比较. 所以,排序这个很自然的需求就出来了.比如小明打了5只兔子,小王打了8只,还有部落其他一百多个人也打了.我们要论功行赏,谁打得多,谁就奖赏大一点. 如何排序呢,怎么在最快的时间内,找到打兔子最多的人呢,这是一个很朴素的问题. 经过很多年的研究,出现了很多的排序算法,有快的有慢的.比如: 插入类排序有:直接插入排序和希尔排序 选择类排序有:直接选择排序和堆

冒泡排序 冒泡排序是大多数人学的第一种排序算法,在面试中,也是问的最多的一种,有时候还要求手写排序代码,因为比较简单. 冒泡排序属于交换类的排序算法. 一.算法介绍 现在有一堆乱序的数,比如:5 9 1 6 8 14 6 49 25 4 6 3. 第一轮迭代:从第一个数开始,依次比较相邻的两个数,如果前面一个数比后面一个数大,那么交换位置,直到处理到最后一个数,最后的这个数是最大的. 第二轮迭代:因为最后一个数已经是最大了,现在重复第一轮迭代的操作,但是只处理到倒数第二个数. 第三轮迭代:因为最