梁算法是计算机图形学上最经典的几个算法,也是目前唯一一个以中国人命名的出现在国内外计算机图形学课本的算法,我之前在介绍裁剪算法的时候介绍过这个算法 https://www.cnblogs.com/wkfvawl/p/11705842.html#_label3 这几天复习图形学,发现当时那篇博客写的很空洞,一些关键性的推理式子讲的不是很清楚,于是在这里仔细介绍一下. 最近发现中国大学MOOC上中国农业大学的赵明教授讲的很不错,课程短小精悍,感兴趣的同学可以去看一下https://www.icour

这节简单介绍了梁友栋-Barsky裁剪算法的原理,只有结论并没有过程,看过http://blog.csdn.net/daisy__ben/article/details/51941608这篇文章后,大概有了新的认识. " 假设点P1P2W1W2的横坐标分别是x1,x2,w1,w2,线段P1P2与蓝色裁剪窗口W1W2(蓝色的线之间)的存在公共部分(可见部分)的充要条件是: max(min(x1,x2), min(w1,w2))≤ min(max(x1,x2), max(w1,w2)) 即所谓左端点

Python实现kNN(k邻近算法) 运行环境 Pyhton3 numpy科学计算模块 计算过程 st=>start: 开始 op1=>operation: 读入数据 op2=>operation: 格式化数据 op3=>operation: 计算测试文本到全部训练文本的距离 op4=>operation: 找出最优的k个距离 op5=>operation: 归一化k个距离 e=>end st->op1->op2->op3->op4->

Python开发--利用正则表达式实现计算器算法 (1)不使用eval()等系统自带的计算方法 (2)实现四则混合运算.括号优先级解析 思路: 1.字符串预处理,将所有空格去除 2.判断是否存在括号运算,若存在进行第3步,若不存在则直接进入第4步 3.利用正则表达式获取最底层括号内的四则运算表达式 4.将四则运算表达式进行预处理:表达式开头有负数时,在表达式前加上一个0 5.利用re.split().re.findall()方法,通过加减符号,对四则运算进行拆分为乘除运算式和数字,并保留对应的位

Python实现十大经典排序算法 代码最后面会给出完整版,或者可以从我的Githubfork,想看动图的同学可以去这里看看: 小结: 运行方式,将最后面的代码copy出去,直接python sort.py运行即可: 代码中的健壮性没有太多处理,直接使用的同学还要检查检查: 对于希尔排序,gap的选择至关重要,需要结合实际情况更改: 在我的测试中,由于待排序数组很小,长度仅为10,且最大值为10,因此计数排序是最快的,实际情况中往往不是这样: 堆排序没来得及实现,是的,就是懒了: 关键在于理解算法

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 在数据挖掘方面,经常需要在做特征工程和模型训练之前对数据进行清洗,剔除无效数据和异常数据.异常检测也是数据挖掘的一个方向,用于反作弊,伪基站,金融欺诈等领域. 在之前已经学习了异常检测算法One Class SVM和 isolation  Forest算法,博文如下: Python机器学习笔记:异常点检测算法--One

Python实现改进后的Bi-RRT算法实例 1.背景说明 以下代码是参照上海交通大学海洋工程国家重点实验室<基于改进双向RRT的无人艇局部路径规划算法研究>的算法思想实现的. 2.算法流程 产生随机节点pi 寻找T1中距离p1最近的节点pn 以pn为父节点按原始步长向pi延伸得到虚新节点pa 确定距离pi最近的障碍物 使用动态步长策略计算实际步长sf 按照实际sf延伸得到实际节点新pw 障碍物检测 通过则进入步骤8 否则重回步骤1 转角约束检测 通过则进入步骤9 否则重回步骤1 将pw加入T

一. 经典类和新式类 1.python多继承 在继承关系中,python子类自动用友父类中除了私有属性外的其他所有内容.python支持多继承.一个类可以拥有多个父类 2.python2和python3的区别 python2中存在两种类,一个叫经典类,在python2.2之前,一直使用的经典类.经典类是在基类的根如果什么都不写.表示继承xxx 另一个叫做心事类,在python2.2之后出现了心事类.新式类的特点是基类的根是object python3中使用的都是新式类.如果基类谁都不继承,那这个

参考书目:<大话数据结构> 一.排序的基本概念和分类 所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作.排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法. 排序的稳定性: 经过某种排序后,如果两个记录序号同等,且两者在原无序记录中的先后秩序依然保持不变,则称所使用的排序方法是稳定的,反之是不稳定的. 内排序和外排序 内排序:排序过程中,待排序的所有记录全部放在内存中 外排序:排序过程中,使用到了外部存储. 通常讨论的都是内排序. 影响内排序算法性能的三个因素:

算法 冒泡算法 # 冒泡算法就是将需要排序的元素看作是一个个"气泡",最小的"气泡"最先浮出水面,排在最前面.从小到大依次排列. # 代码如下: li = [97, 65, 13, 39, 88, 50, 30, 34, 52, 57, 36, 5, 74, 25, ] count = len(li) for x in range(count): for i in range(count): if li[i] == li[-1]: break elif li[i]

一:算法回顾: 冒泡算法,也叫冒泡排序,其特点如下: 1.比较相邻的元素.如果第一个比第二个大,就交换他们两个. 2.对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对.在这一点,最后的元素应该会是最大的数. 3.针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个. 4.持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较. 使用python的冒泡排序完成一组无序队列的排序: data = [10,4,33,21,54,3,8,11,5,22,2,2,2,1,17,13,6] p

一.前言         应该是第二次写关于Revit API的博文了.虽然在BIM企业中工作,从事桌面BIM软件开发,但是我是不怎么喜欢写Revit API相关的代码.平时更多的是在写界面展示,架构维护,授权验证这块.为什么不喜欢Revit API呢?其实Autodesk封装的这套API是不错的(我在之后的工作中用起来挺舒服的),可能还是人比较懒吧,老查英文的API手册有点烦,而且这手册界面让我想起了上学时帮导师写ObjectARX的痛苦经历... 吐槽完之后,开始上干货.为什么需要去判断梁构

在Python的新式类中,方法解析顺序并非是广度优先的算法,而是采用C3算法,只是在某些情况下,C3算法的结果恰巧符合广度优先算法的结果. 可以通过代码来验证下: class NewStyleClassA(object): var = 'New Style Class A' class NewStyleClassB(NewStyleClassA): pass class NewStyleClassC(NewStyleClassA): var = 'New Style Class C' class

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/54020333 Networks算法Algorithms 最短路径Shortest Paths shortest_path all_shortest_paths shortest_path_length average_shortest_path_length has_path Advanced Interface Dense Graphs A* Algorithm [Shortest Paths]

一 . MRO(method resolution order) 多继承的一种方法,一种查找的顺序 在python3 里面是一种新类式MRO 需要用都的是C3算法 class A: pass class B(A): pass class C(A): pass class D(B, C): pass class E(C, A): pass class F(D, E): pass class G(E): pass class H(G, F): pass 首先. 我们要确定从H开始找. 也就是说. 创

本节内容 预备资料: 1.FFmpeg: 链接:https://pan.baidu.com/s/1jonSAa_TG2XuaJEy3iTmHg 密码:w6hk 2.baidu-aip: pip install baidu-aip 终于进入主题了,此篇是人工智能应用的重点,只用现成的技术不做底层算法,也是让初级程序员快速进入人工智能行业的捷径 目前市面上主流的AI技术提供公司有很多,比如百度,阿里,腾讯,主做语音的科大讯飞,做只能问答的图灵机器人等等 这些公司投入了很大一部分财力物力人力将底层封装

区块链中的共识算法 在比特币公链架构解析中,就曾提到过为了实现去中介化的设计,比特币设计了一套共识协议,并通过此协议来保证系统的稳定性和防攻击性. 并且我们知道,截止目前使用最广泛,也是最被大家接受的共识算法,是我们先前介绍过的POW(proof of work)工作量证明算法.目前市值排名前二的比特币和以太坊也是采用的此算法. 虽然POW共识算法取得了巨大的成功,但对它的质疑也从来未曾停止过. 其中最主要的一个原因就是电力消耗.据不完全统计,基于POW的挖矿机制所消耗的电量是非常巨大的,甚至比

算法基础 1.什么是算法? 算法(Algorithm):一个计算过程,解决问题的方法 2.复习:递归 递归的两个特点: 调用自身 结束条件 两个重要递归函数的对比: # 由大到小 def func3(x): if x > 0 : print(x) func3(x-1) # func3(5) # 5 4 3 2 1 # 由小到大 def func4(x): if x > 0 : func4(x-1) print(x) func4(5) # 1 2 3 4 5 3.时间复杂度 时间复杂度:用来评估

组合算法 本程序的思路是开一个数组,其下标表示1到m个数,数组元素的值为1表示其下标 代表的数被选中,为0则没选中. 首先初始化,将数组前n个元素置1,表示第一个组合为前n个数. 然后从左到右扫描数组元素值的“10”组合,找到第一个“10”组合后将其变为 “01”组合,同时将其左边的所有“1”全部移动到数组的最左端. 当第一个“1”移动到数组的m-n的位置,即n个“1”全部移动到最右端时,就得 到了最后一个组合. 例如求5中选3的组合: 1   1   1   0   0   //1,2,3 1

一.排序的基本概念和分类 所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作.排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法. 排序的稳定性:经过某种排序后,如果两个记录序号同等,且两者在原无序记录中的先后秩序依然保持不变,则称所使用的排序方法是稳定的,反之是不稳定的. 内排序和外排序内排序:排序过程中,待排序的所有记录全部放在内存中外排序:排序过程中,使用到了外部存储.通常讨论的都是内排序. 影响内排序算法性能的三个因素: 时间复杂度:即时间性能,高效率的排序