由于分形树具有对称性,自相似性,所以我们可以用递归来完成绘制.只要确定开始树枝长.每层树枝的减短长度和树枝分叉的角度,我们就可以把分形树画出来啦!! 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- ''' 绘制分形树 ''' import turtle as tl def draw_smalltree(tree_length,tree_angle): ''' 绘制分形树函数 ''' if tree_length >= 3: tl.forward(tree_length) #往前画 t

 1.案例描述 树干为80,分叉角度为20,树枝长度小于5则停止.树枝长小于30,可以当作树叶了,树叶部分为绿色,其余为树干部分设为棕色. 2.案例分析 由于分形树具有对称性,自相似性,所以我们可以用递归来完成绘制.只要确定开始树枝长.每层树枝的减短长度和树枝分叉的角度,我们就可以把分形树画出来啦!! 递归基本逻辑(原路返回):右侧树枝绘制递出处理+左侧树枝绘制递出处理+归来时处理(递出和归来两个模型结合).最大优点是逻辑容易理解,最大缺点是重复操作较多易有性能问题. 3.分形几何学 客观事物具

定义 递归是一种解决问题的方法,它把一个问题分解为越来越小的子问题,直到问题的规模小到可以被很简单直接解决. 通常为了达到分解问题的效果,递归过程中要引入一个调用自身的函数. 举例 数列求和 def listsum(numlist): if len(numlist) == 1: return numlist[0] else: return numlist[0]+listsum(numlist[1:]) if __name__ == "__main__": print(listsum([

1. 前言 分形几何是几何数学中的一个分支,也称大自然几何学,由著名数学家本华曼德勃罗( 法语:BenoitB.Mandelbrot)在 1975 年构思和发展出来的一种新的几何学. 分形几何是对大自然中微观与宏观和谐统一之美的发现,分形几何最大的特点: 整体与局部的相似性: 一个完整的图形是由诸多相似的微图形组成,而整体图形又是微图形的放大. 局部是整体的缩影,整体是局部的放大. 具有自我叠加性: 整体图形是由微图形不断重复叠加构成,且具有无限叠加能力. 什么是分形算法? 所谓分形算法就是使用

在目前的Mysql数据库中,使用最广泛的是innodb存储引擎.innodb确实是个很不错的存储引擎,就连高性能Mysql里都说了,如果不是有什么很特别的要求,innodb就是最好的选择.当然,这偏文章讲的是TokuDB,不是innodb,相比innodb,TokuDB有着自己的特点. BTree和Fractal tree的比较: 目前无论是SQL Server,还是MySQL的innodb,都是用的B+Tree(SQL Server用的是标准的B-Tree)的索引结构.从理论上来说,这个结构在

import java.awt.*; import java.awt.event.*; import java.util.Random; import javax.swing.*; /** * * @author http://javaflex.iteye.com/ * */ public class GraphicsTest extends JFrame implements ActionListener { public static final double PI = Math.PI /

在目前的Mysql数据库中,使用最广泛的是innodb存储引擎.innodb确实是个很不错的存储引擎,就连高性能Mysql里都说了,如果不是有什么很特别的要求,innodb就是最好的选择.当然,这偏文章讲的是TokuDB,不是innodb,相比innodb,TokuDB有着自己的特点. 转自:http://www.kryptosx.info/archives/931.html BTree和Fractal tree的比较: 目前无论是SQL Server,还是MySQL的innodb,都是用的B+

其性能特点见:http://www.cnblogs.com/billyxp/p/3567421.html TokuDB 是一个高性能.支持事务处理的 MySQL 和 MariaDB 的存储引擎.TokuDB 的主要特点则是对高写压力的支持. 总体来说TokuDB具有: 1.高压缩比,官方宣称可以达到1:12. 2.高insert性能,官方称至少比innodb高9倍. 3.可以在线添加索引和字段,速度快. TokuDB 它架构的核心基于一个不同的.现代的检索方法,名为分形树索引(FTI,Fract

分形树简介 原文:http://www.bitstech.net/2015/12/15/tokudb-index-introduction/ 分形树是一种写优化的磁盘索引数据结构. 在一般情况下, 分形树的写操作(Insert/Update/Delete)性能比较好,同时它还能保证读操作近似于B+树的读性能.据Percona公司测试结果显示, TokuDB分形树的写性能优于InnoDB的B+树), 读性能略低于B+树. 类似的索引结构还有LSM-Tree, 但是LSM-Tree的写性能远优于读性

下面代码需要插入到MFC项目中运行,实现了计算机图形学中的L系统分形树. class Node { public: int x,y; double direction; Node(){} }; CString way[3] ;//提供三种生成规则 CString rule,temprule; int len ; //单步长 int angle; //旋转转角度 int degree ; //迭代次数 int x,y ; //原点坐标 Node stack[1024]; int stackpoin

1.案例描述 将递归函数与循环函数结合绘制2.0的图形 2.案例分析 3.上机实验 """ 作者:梁斌 功能:五角星的绘制 版本:3.0 日期:03/08/2017 新增功能:加入循环操作绘制重复不同大小的图形 新增功能:使用迭代函数绘制重复不同大小的图形 """ import turtle def draw_pentagram(size): """ 绘制五角星 """ # 计数器 co

链接: 这10个Python项目很有趣! Python 绘制分形图(曼德勃罗集.分形树叶.科赫曲线.分形龙.谢尔宾斯基三角等)附代码 使用Python生成树形图案 神奇的代码:用 Python 生成分形图片 python使用递归实现一个分形图形 使用python语言表达分形与递归 关于sys: Python标准库之Sys模块使用详解 python之sys.stdout.sys.stdin python学习笔记27(python中sys模块的使用) 关于crf模型: crf训练模型 系统学习机器学

1.案例描述 加入循环操作绘制重复不同大小的图形 2.案例分析 3.turtle库补充 # 画笔控制函数 turtle.penup() # 抬起画笔,之后移动画笔不绘制图形 turtle.pendown() # 落下画笔,之后移动画笔绘制形状 turtle.pesize(2) #设置画笔宽度 turtle.pencolor('red') #设置画笔颜色 whilte black grey darkgreen gold violet purple turtle库说明参考文档 4.上机实战 "&qu

1.案例描述 2.案例分析 引入绘制图形的turtle库,利用库中函数进行编程. 3.turtle库 没有显示的input()和output(),没有赋值语句.调用形式大部分如下: import turtle turtle.forward(100) //画笔向前移动100像素 turtle.backward(100) //画笔向后移动100像素 turtle.right(144) //画笔向右转144度 turtle.exitonclick() //点击关闭窗口图形 4.上机练习 ""

#coding=utf- #字典嵌套牛逼,别人写的,这样每一层非常多的东西,搜索就快了,树高26.所以整体搜索一个不关多大的单词表 #还是O(). ''' Python 字典 setdefault() 函数和get() 方法类似, 如果键不存在于字典中,将会添加键并将值设为默认值. 说清楚就是:如果这个键存在字典中,那么这句话就不起作用,否则就添加字典里面这个key的取值为后面的默认值. 简化了字典计数的代码.并且这个函数的返回值是做完这些事情之后这个key的value值. dict.setde

kd树就是一种对k维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构,可以运用在k近邻法中,实现快速k近邻搜索.构造kd树相当于不断地用垂直于坐标轴的超平面将k维空间切分,依次选择坐标轴对空间进行切分,选择训练实例点在选定坐标轴上的中位数为切分点.具体kd树的原理可以参考kd树的原理. 代码是参考<统计学习方法>k近邻 kd树的python实现得到 首先创建一个类,用于表示树的节点,包括:该节点的值,用于划分左右子树的切分轴,左子树,右子树 class decisionnode: de

一.树的定义 树形结构是一类重要的非线性结构.树形结构是结点之间有分支,并具有层次关系的结构.它非常类似于自然界中的树.树的递归定义:树(Tree)是n(n≥0)个结点的有限集T,T为空时称为空树,否则它满足如下两个条件:(1)有且仅有一个特定的称为根(Root)的结点:(2)其余的结点可分为m(m≥0)个互不相交的子集Tl,T2,-,Tm,其中每个子集本身又是一棵树,并称其为根的子树(Subree). 二.二叉树的定义 二叉树是由n(n≥0)个结点组成的有限集合.每个结点最多有两个子树的有序树

什么是树 数是一种抽象的数据类型(ADT)或是作这种抽象数据类型的数据结构,用来模拟具有树状结构性质的数据集合,它是由n(n>1)的有限个节点和节点之间的边组成的一个有层次关系的集合. 树的组成元素: 根节点:树的最上层的节点,任何非空的树都有一个节点 路径:从起始节点到终止节点经历过的路径 父节点:除了根节点,每个节点的上一层边连接的节点就是它的父节点 子节点:每一节点由边指向的下一层节点 兄弟节点:同一父节点且处在同一层的节点 子树:每个节点包含它所有的后代组成的子树 叶子节点:没有子节点的

python3 学习api的使用 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.tree import DecisionTr

各种遍历顺序如下图所示: 树的最大深度  # class TreeNode(object): # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None class Solution(object): def maxdepth(self, root): if root is None: return 0 return max(self.maxdepth(root.left), self.maxdep