目录 一.DDA 二.Bresenham 三.绘制图形 1. 绘制直线 2. 绘制圆 3. 绘制椭圆 一.DDA DDA算法是最简单的直线绘制算法.主要思想是利用直线的斜截式:\(y=kx+b\) 对于一条直线的绘制,往往会给定两个端点:\(P_A = (0,0)\)和\(P_B = (60,60)\) 然后调用函数:OLED_DrawLine(0, 0, 60, 60); 首先,我们来看一下绘制直线都可以用哪些方法. 确定了两个端点,那么两个端点之间的点如何确定? 第一个可以想到:知道了两个点

base64 编码的本质:将 8bit 二进制数转化为 6bit 的可打印字符. Base64编码用于需要将二进制数据转为文本数据进行储存和传输的场景. Javascript内部的字符串,都以utf-16的形式进行保存,因此编码的时候,我们首先必须将utf-8的值转成utf-16再编码: 解码的时候,则是解码后还需要将utf-16的值转回成utf-8. 问:为什么在进行http传输的时候,需要将Byte数组进行base64编码呢? 答:因为http协议是文本协议,不同于二进制协议(如Thrift

直线:y=kx+b 为了将他在显示屏上显示出来,我们需要为相应的点赋值,那么考虑到计算机的乘法执行效率,我们肯定不会选择用Y=kx+b这个表达式求值,然后进行画线段. 我们应当是将它转化为加法运算. 下面提供两种常见的算法: 方法1:DDA算法 DDA算法的思想是 1.判断直线是近x轴线段,还是近y轴线段 2.求出delt_x,delt_y ,以较大值为总步长,每次以此为标准,步进,然后求另一个值的增长值. 实现: 方法二:Bresenham算法实现 算法思想: dBresenham算法只要求做

推荐关注公众号「卤蛋实验室」或访问博客原文,更新更及时,阅读体验更佳 第一天我们搭建了 C++ 的运行环境并画了一个点,根据 点 → 线 → 面 的顺序,今天我们讲讲如何画一条直线. 本文主要讲解直线绘制算法的推导和思路(莫担心,只涉及到一点点的中学数学知识),最后会给出代码实现,大家放心的看下去就好. 1.DDA 直线算法 1.1 简单实现 我们先来回顾一下中学的几何知识,如何在二维平面内表示一条直线?最常见的就是斜截式了: 其中斜率是 ,直线在 轴上的截距是 . 斜截式在数学上是没啥问题的,

图片霍夫变换拟合得到直线后,怎样获得直线上的像素点坐标? 这是我今天在图像处理学习中遇到的问题,霍夫变换采用的概率霍夫变换,所以拟合得到的直线信息其实是直线的两个端点的坐标,这样一个比较直接的思路就是利用DDA算法来获取. 一.算法简介 DDA算法是计算机图形学中最简单的绘制直线算法.其主要思想是由直线公式y = kx + b推导出来的. 我们已知直线段两个端点P0(x0,y0)和P1(x1,y1),就能求出 k 和 b . 在k,b均求出的条件下,只要知道一个x值,我们就能计算出一个y值.如果

Breaseman算法绘制直线算法公式推导|步骤|程序 BreaseMan算法优点: (1)不必计算直线的斜率,因此不用做除法: (2)不用浮点数,只用整数: (3)制作整数的加减乘除,和乘2操作,乘2操作可以直接用移位运算来处理: (4)BresenMan算法的运算速度非常快. 明白了数学原理,我们很快能确定算法步骤: 1. 输入线段的起点和终点. 2. 判断线段的斜率是否存在(即起点和终点的x坐标是否相同),若相同,即斜率不存在, 只需计算y方向的单位步进(△Y+1次),x方向的坐标保持不变

title: "Python使用DDA算法和中点Bresenham算法画直线" date: 2018-06-11T19:28:02+08:00 tags: ["图形学"] categories: ["Python"] 先上效果图 代码 #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 from pylab import * from matplotlib.ticker import MultipleLocator impo

开发环境: VC++6.0,OpenGL 实验内容: 使用DDA算法画直线. 实验结果: 代码: #include <gl/glut.h> #include <math.h> #define WIDTH 500 //窗口宽度 #define HEIGHT 500 //窗口高度 #define DRAWLINE1 DDALine(100,200,200,100); //画直线 #define DRAWLINE2 DDALine(200,100,450,400); //画直线 #pra

我在许多书本上看到冒泡排序的最佳时间复杂度是O(n),即是在序列本来就是正序的情况下. 但我一直不明白这是怎么算出来的,因此通过阅读<算法导论-第2版>的2.2节,使用对插入排序最佳时间复杂度推算的方法,来计算冒泡排序的复杂度. 1. <算法导论>2.2中对插入排序最佳时间复杂度的推算 在最好情况下,6和7总不被执行,5每次只被执行1次.因此, 时间复杂度为O(n) 2. 冒泡排序的时间复杂度 2.1 排序代码 public void bubbleSort(int arr[]) {

直线扫描转换-DDA算法 直线段的扫描转换算法 已知两个点,求直线. 为了在光栅显示器上用这些离散的像素点逼近这条直线,需要知道这些像素点的x,y坐标. 求出过P0,P1的直线段方程: y=kx+b k=(y1-y0)/(x1-x0) 假设x已知,即从x的起点x0开始,沿x方向前进一个像素(步长= 1),可以计算出相应的y值. 因为像素的坐标是整数,所以y值还要进行取整处理. 如何把数学上的一个点扫描转换一个屏幕像素点? p(1.7,0.8) ->(1,0) p(1.7,0.8) +0.5->

在项目中涉及到svg: 使用path划线实现图表功能. 记录在实现的过程中发现的问题:path在小像素的情况下画出的线条宽度不一样.这是为什么呢? 以下是我做的猜想: 可以看图 在宽度给的很足的时候没有发现这种情况. 可是在很宽度不是那么的宽时呢? 看到了嘛?第一个线和第二个线宽度明显不一样.代码是一样的给的宽度都是1px. 在看下这个图 很大对不对?哈哈 我把他放大宽度设为了8,可以看到L和L之间拼接的地方和线头和线尾.它的角度不是90°,这是因为它需要拼接吧, 这让我想到了CSS3中的tra

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/7003157.html 最近无意间看到一个MySQL分页优化的测试案例,并没有非常具体地说明测试场景的情况下,给出了一种经典的方案,因为现实中很多情况都不是固定不变的,能总结出来通用性的做法或者说是规律,是要考虑非常多的场景的,同时,面对能够达到优化的方式要追究其原因,同样的做法,换了个场景,达不到优化效果的,还要追究其原因.个人对此场景在不用情况表示怀疑,然后自己测试了一把,果然发现一些问题,同时也证实了一些预期的想法.

题目 0-1背包问题,问要求体积不小于V的情况下的最小价值是多少. 相关 转移方程很容易想,初始化的处理还不够熟练,可能还可以更简明. 使用一维dp数组. 代码 import java.util.Scanner; public class Main{ public static void main(String args[]) { Scanner sc = new Scanner(System.in); int n = sc.nextInt(); int V = sc.nextInt(); in

我觉得逼格高,不是体现在问题多刁钻,知识点多深,而是一个非常明确,无歧义的问题,能考察出面试者多方面的能力.这个问题背后:1.了解java中,HashMap的实现:如果一个面试者了解这一点,说明至少他关心过java提供的数据类型的实现,甚至极可能看过源码,他应该不会是一个纯粹的苦力.2.知道『不影响读写的情况下扩容』是什么含义,说明他在工作中了解多线程的相关知识.3.如果他能提到ConcurrentHashMap中的相关内容,说明他日常编程中有使用到concurrent包,可以继续聊聊,否则他对

2015年以来,Android开发领域里对热修复技术的讨论和分享越来越多,同时也出现了一些不同的解决方案,如QQ空间补丁方案.阿里AndFix以及微信Tinker,它们在原理各有不同,适用场景各异,到底采用哪种方案,是开发者比较头疼的问题.本文希望通过介绍QQ空间补丁.Tinker以及基于AndFix的阿里百川HotFix技术的原理分析和横向比较,帮助开发者更深入了解热修复方案. 技术背景 一.正常开发流程

PS:不得不说Java编程思想这本书是真心强大.. 学习内容: 1.HashMap<K,V>在多线程的情况下出现的死循环现象   当初学Java的时候只是知道HashMap<K,V>在并发的情况下使用的话,会出现线程安全问题,但是一直都没有进行深入的研究,也是最近实验室的徒弟在问起这个问题的原因之后,才开始进行了一个深入的研究.   那么这一章也就仅仅针对这个问题来说一下,至于如何使用HashMap这个东西,也就不进行介绍了.在面对这个问题之前,我们先看一下HashMap<K

上周五的时候去参加了一个面试,被问到了这个问题.问题描述如下: 假如存在一个很大的文件,文件中的每一行是一个字符串.请问在内存有限的情况下(内存无法加载这个文件中的所有内容),如何计算出出现频率最高的前100名字符串? 由于面试之前在学习hbase时了解了一下布隆过滤器(对bitmap的扩展使用),所以当时立刻想到用bitmap去解决这个问题,但是考虑到bitmap无法对出现的单词计数的.所以我当时的回答是: 首先实例化一个数组,然后读取文件对每一行的字符串进行hash得到一个数值,然后将数组下

减少大对象堆的碎片 如果不能完全避免大对象堆的分配,则要尽量避免碎片化. 对于LOH不小心就会有无限增长,但LOH使用的空闲列表机制可以减轻增长的影响.利用这个空闲列表,我们可以在两块分配区域中间找到你所想要的可分配区域. 要做到这一点,就需要保证你在LOH里的分配都按照同一个尺寸或者同一个尺寸的倍数进行.例如,一个常见的需求是在LOH里分配缓冲区.要确保分配的每个缓冲区都是一个大小,或者是一个知名数字(1M)的倍数,而不要创建大小不一的缓冲区.这样做的话,如果一个缓冲区被回收,那么下一个缓冲区

众所周知在默认参数情况下Linux对高并发支持并不好,主要受限于单进程最大打开文件数限制.内核TCP参数方面和IO事件分配机制等.下面就从几方面来调整使Linux系统能够支持高并发环境. Iptables相关 如非必须,关掉或卸载iptables防火墙,并阻止kernel加载iptables模块.这些模块会影响并发性能. 单进程最大打开文件数限制 一般的发行版,限制单进程最大可以打开1024个文件,这是远远不能满足高并发需求的,调整过程如下: 在#号提示符下敲入: # ulimit–n 6553

1.多线程put操作后,get操作导致死循环. 2.多线程put非null元素后,get操作得到null值. 3.多线程put操作,导致元素丢失. 死循环场景重现 下面我用一段简单的DEMO模拟HashMap死循环: 1 public class Test extends Thread 2 { 3 static HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>(2); 4 static AtomicInteg

原址:http://wangle.iteye.com/blog/196972 工厂模式, 工厂方法模式,单例模式, 外观(Facade)模式, 观察者(Observer)模式,桥接(Bridge)模式都是比较常用的,不同的项目有不同的设计方向,可以参考的设计模式也不尽相同,没有定数,只是上面这几个模式用的比较多一些. 其他的模式我找了一下,都列出来了. ====================== Java常用的设计模式 创建型模式 1.FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基