struct Point{ Point() { posx = 0; posy = 0; } Point(int x, int y) { posx = x; posy = y; } int posx; int posy;}; void bresenham(int x1, int y1, int x2, int y2, vector<Point>& path){ path.clear(); int dx = abs(x2 - x1); int dy = abs(y2 - y1); int

开一个新坑,记录从零开始学习图形学的过程,现在还是个正在学习的萌新,写的不好请见谅. 首先从最基础的直线生成算法开始,当我们要在屏幕上画一条直线时,由于屏幕由一个个像素组成,所以实际上计算机显示的直线是由一些像素点近似组成的,直线生成算法解决的是如何选择最佳的一组像素来显示直线的问题. 对这个问题,首先想到的最暴力的方法当然是从直线起点开始令x或y每次增加1直到终点,每次根据直线方程计算对应的函数值再四舍五入取整,即可找到一个对应的像素,但这样做每一步都要进行浮点数乘法运算,效率极低,所以出现了

上一节链接:http://www.cnblogs.com/zjutlitao/p/4116783.html 前言: 在上一节中我们已经大致介绍了该软件的是什么.可以干什么以及界面的大致样子.此外还详细地介绍了Bresenham直线扫描算法的核心思想及实现,并在最终在2-1小节引出工程中对于该算法具体的实现.本节将着手讲解多边形填充算法. 二.承接上篇 2-1.多边形扫描转换 把顶点表示转换为点阵表示:①从多边形的给定边界出发,求出其内部的各个像素:②并给帧缓冲器中各个对应元素设置相应灰度或颜色 

我是用MFC框架进行测试的,由于本人也没有专门系统学习MFC框架,代码若有不足之处,请指出. 一,先来一个最简单的DDA算法 DDA算法全称为数值微分法,基于微分方程来绘制直线. ①推导微分方程如下: ②,dM时间步长的倒数的详解: 可以看到 当|k|<=1时 dx=1或者-1,此时的x为计长方向 当|k|>1时 dy=1或者-1,此时的y为计长方向 绘制时需要用dM来控制绘制的点数 ③绘制像素的问题: 为了“方便”管理算法,我为不同的绘制函数新建了一个类了...(其实可以写到一个类里面...

在我们内部开发使用的一个工具中,我们需要几乎从 0 开始实现一个高效的二维图像渲染引擎.比较幸运的是,我们只需要画直线.圆以及矩形,其中比较复杂的是画直线和圆.画直线和圆已经有非常多的成熟的算法了,我们用的是Bresenham的算法. 计算机是如何画直线的?简单来说,如下图所示,真实的直线是连续的,但我们的计算机显示的精度有限,不可能真正显示连续的直线,于是我们用一系列离散化后的点(像素)来近似表现这条直线. (上图来自于互联网络,<计算机图形学的概念与方法>柳朝阳,郑州大学数学系) 接下来的

总体介绍 1.   使用线性扫描算法画一条线,线性离散点 2.   利用区域填充算法画多边形区域,区域离散的点 开发环境VS2012+OpenGL 开发平台 Intel core i5,Intel HD Graphics Family 设计思路 一.直线扫描算法 1.数值微分法(DDA) 已知过端点P0 (x0, y0), P1(x1, y1)的直线段L:y = kx + b,easy得知直线斜率为:k = (y1-y0)/(x1-x0).(如果x1≠x0). 我们如果|k|≤1,这样x每添加1

这里不仔细讲原理,只是把我写的算法发出来,跟大家分享下,如果有错误的话,还请大家告诉我,如果写的不好,也请指出来,一起讨论进步. 算法步骤: (1) 输入椭圆的长半轴a和短半轴b. (2) 计算初始值d = b*b + a * a * (-b + 0.25),  x = 0, y = b. (3) 绘制点 (x, y)及其在四分象限上的另外3个对称点. (4) 判断d的符号.若d <= 0,则先将d更新为d + b * b * (2 * x + 3),再将 (x, y)更新为(x+1, y):否

Delaunay三角网,写了用半天,调试BUG用了2天……醉了. 基本思路比较简单,但效率并不是很快. 1. 先生成一个凸包: 2. 只考虑凸包上的点,将凸包环切,生成一个三角网,暂时不考虑Delaunay三角网各种规则.将生成的三角形放进三角形集合 Triangles 中: 3.将其它非凸包上的点全都插入.每插入一个点 ptA,都要判断被插入的点存在于 Triangles 集合的哪个三角形(trianA)之内,并将 ptA 与此三角形的三个点进行连接,删除 trianA,并将新生成的三角形加入

下面以最快的速度简单谈谈阴影生成技术,目前普遍采用的一般有三种:Planar Shadow.Shadow Mapping和Shadow Volume,前者类似投影,计算最简单,缺点只能绘制抛射在平面上的阴影:Shadow mapping利用站在光源处所沿光源法线看去所生成的深度图来检测场景中的体象素是否处于阴影中,缺点是光源与物体位置相对固定.且在极端情况下计算精度差,不太适合精确到象素的动态光阴场合:Shadow Volume是目前最适合精确表现动态光阴场景的技术,适用性最广,其典型的适用范例

◆ 常用的算术和生成算法: 1.1.求和( accumulate 是求和的意思)(对指定范围内的元素求和,然后结果再加上一个由val指定的初始值.) T accumulate(iteratorBegin, iteratorEnd, T _initialValue); T accumulate(iteratorBegin, iteratorEnd, T _initialValue, functor某种计算方式); 1.2.填充(将输入值赋给标志范围内的所有元素) void fill(iterato

具体步骤: EM+GMM(高斯模糊模型) 点云分割聚类算法的实现. 基于RANSAC单帧lidar数据直线拟合算法实现. 多帧lidar数据实时直线优化算法实现. 算法实现逻辑: Struct line{ first line, end line}; std::vector<line> lineVector; if(EMGMM()get five custers){ , i<five, i++){ custers[i]; //对每一个custer进行RANSAC直线拟合. bool is

本文来自美团技术团队“照东”的分享,原题<Leaf——美团点评分布式ID生成系统>,收录时有勘误.修订并重新排版,感谢原作者的分享. 1.引言 鉴于IM系统中聊天消息ID生成算法和生成策略的重要性(因为某种意义上来说:聊天消息ID的优劣决定了IM应用层某些功能实现的难易度),所以即时通讯网近期正在着重整理有关IM中的聊天消息ID算法方面的文章,包括微信团队的这篇<微信技术分享:微信的海量IM聊天消息序列号生成实践(算法原理篇)>,以及融云分享的<融云技术分享:解密融云IM产品

一个UUID生成算法的C语言实现——WIN32版本   cheungmine 2007-9-16   根据定义,UUID(Universally Unique IDentifier,也称GUID)在时间和空间都是唯一的.为保证空间的唯一性,每个UUID使用了一个48位的值来记录,一般是计算机的网卡地址.为保证时间上的唯一性,每个UUID具有一个60位的时间戳(timestamp).这个时间戳表示自公元1582年(绝对不是1852,这是<COM技术内幕>,1999年3月第1版第89页中的一个错误

分布式全局不重复ID生成算法 算法全局id唯一id  在分布式系统中经常会使用到生成全局唯一不重复ID的情况.本篇博客介绍生成的一些方法. 常见的一些方式: 1.通过DB做全局自增操作 优点:简单.高效 缺点:大并发.分布式情况下性能比较低 有些同学可能会说分库.分表的策略去降低DB的瓶颈,单要做到全局不重复需要提前按照一定的区域进行划分.例如:1~10000.10001~20000 等等.但这个灵活度比较低. 针对一些并发比较低的情况也可以使用类似这种方式.但大并发时不建议使用,DB很容易成为

转自MD5算法步骤详解 之前要写一个MD5程序,但是从网络上看到的资料基本上一样,只是讲了一个大概.经过我自己的实践,我决定写一个心得,给需要实现MD5,但又不要求很高深的编程知识的童鞋参考.不多说了,直接进入正题. MD5算法是什么,MD5的历史由来等等我都不介绍了,想要了解的童鞋直接百度吧,见谅~~我们直接讲算法步骤.我的事例是对一个字符串进行MD5加密,没有实现对文件的MD5加密,大家看了这个事例之后应该自己能抛砖引玉了.如果想参考完整代码,可以进此查看:http://blog.csdn.

由于我的极差记忆力,我打算把这个破玩意先记下来.因为以后会有改动(Delaunay三角网生成算法),我不想把一个好的东西改坏了... 好吧-- 凸包生成算法,: 1.先在指定的宽(width)高(height)范围内生成一堆随机点:   1.1. 生成N个不重复的正整数,使用洗牌算法让生成的数字不重复:   1.2. 将每个数字分解成坐标.可以设想一个二维数组,每个数字依次填进数组内.那么,对于数字A来说,它能够生成的坐标则为: x = A % width; y = (A% width== 0)

当我们用RocketMQ发送信息的时候通常都会返回如下信息: SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=0A42333A0DC818B4AAC246C290FD0000, offsetMsgId=0A42333A00002A9F000000000134F1F5, messageQueue=MessageQueue [topic=topicTest1, brokerName=mac.local, queueId=3], queueOffset=4] 对于客户端来说

在分库分表之后你必然要面对的一个问题,就是id咋生成? 因为要是一个表分成多个表之后,每个表的id都是从1开始累加自增长,那肯定不对啊. 举个例子,你的订单表拆分为了1024张订单表,每个表的id都从1开始累加,这个肯定有问题了! 你的系统就没办法根据表主键来查询订单了,比如id = 50这个订单,在每个表里都有! 所以此时就需要分布式架构下的全局唯一id生成的方案了,在分库分表之后,对于插入数据库中的核心id,不能直接简单使用表自增id,要全局生成唯一id,然后插入各个表中,保证每个表内的某个

对bulk request的处理流程: 1.遍历所有的request,对其做一些加工,主要包括:获取routing(如果mapping里有的话).指定的timestamp(如果没有带timestamp会使用当前时间),如果没有指定id字段,在action.bulk.action.allow_id_generation配置为true的情况下,会自动生成一个base64UUID作为id字段,并会将request的opType字段置为CREATE,因为如果是使用es自动生成的id的话,默认就是crea

之前所有的迷宫生成算法,空间都是O(mn),时间同样是O(mn),时间上已经不可能更优化, 于是,我就从空间优化上着手,研究一个仅用O(n)空间的生成算法. 我初步的想法是,每次生成一行,生成后立即输出,而其连通性的信息用并查集保存. 然而这时却遇到阻力:不可能简单保存连通性信息就能完成. 因为通过上一行的信息去生成下一行的时候,仅靠连通性信息你无法知道你能不能结束当前路径上的连结, 也就是说你不能判断你能不能生成一个死胡同. 后来想了一下,改进了一下并查集,让它的父结点多保存一个信息:当前行与

短连接生成类: <?php #短连接生成算法 class Short_Url { #字符表 public static $charset = "0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz"; public static function short($url) { $key = "alexis"; $short_url_list = array(); $urlhash = md5