基本算法：\(Kruskal\)算法和\(Prim\)算法 喜欢的算法动画演示 最小生成树(Kruskal(克鲁斯卡尔)和Prim(普里姆))算法动画演示，up主：WAY_zhong 喜欢的板子 以下代码引用自：题解 P3366 【【模板】最小生成树，作者：yhtwd //Prim+邻接链表 #include<cstdio> #include<queue> #include<cstring
1.查找二叉排序树： 算法思想： 首先将待查关键字key与根节点关键字t进行比较： a.如果bt->key = k, 则返回根节点指针。 b.如果bt->key < k,则进一步查找左子书。 c.如果bt->key > k,则进一步查找右子树。 使用递归算法实现。 2.jmu-ds-实现KMP: 使用kmp算法，分为三步： (1) 写出getne
一、基本概念 1、图挖掘 近年来，图挖掘作为，数据挖掘的重要组成部分引起了社会各界的极大关注。图挖掘（Graph Mining）是指利用图模型从海量数据中发现和提起有用知识和信息的过程。通过图挖掘所获取的知识和信息已广泛应用于各种领域，如商务管理、市场分析、生产控制、科学探索
基于上篇博文OpenGL画球面（6） - 邗影 - 博客园 (cnblogs.com)，我们画了一颗球，那我想画半颗？？？？ 顶点： 顶点索引 显示：
十字链表存储结构 十字链表(Orthogonal List)是有向图的另一种链式存储结构，可以看成是将有向图的邻接表和逆邻接表结合起来得到的一种链表，在十字链表中，有向图中每一条弧对应十字链表中的弧结点，而每一个顶点对应十字链表中的表头结点，如下所示： 在弧结点中有五个域，其解释分别如下：
1、广度优先搜索和深度优先搜索 广度优先 广度优先搜索的特征为从起点开始，由近及远进行广泛的搜索。因此，目标顶点离起点越近，搜索结束得越快。（候补顶点采用，FIFO先进先出） 深度优先 深度优先搜索的特征是沿着一条路径不断往下，进行深度搜索。（候补顶点采用栈，LIFO后进先出） 广
树和二叉树树：若干个结点组成的有限集合。二叉树：每个结点最多拥有两棵子树的树。满二叉树：在一颗二叉树中，所有分支结点都有左子树和右子树，并且所有叶子结点都在同一层上。完全二叉树：叶子结点只能出现在最下层和次下层且最下层的叶子结点集中在树的左边。二叉树的性质性质1: 在二叉
1.背景 2.代码 package com.ldp.algorithm.demo06Dijkstra; import java.util.Arrays; /** * @create 06/17 6:41 * @description <p> * 迪杰斯特拉算法-最短路径 * </p> */ public class Test01 { public static void main(String[] args) { char[] vertex
VBO VBO即Vertex Buffer Object（顶点缓冲对象），顶点数据块，在显存中，可被GPU直接访问。 创建并填充VBO 创建VBO，并将顶点数组中数据来填充到VBO（内存 --》显存）。 float vertices[] = { // postion // color 0.5f, -0.5f, 0.0f, 1.0f, 0.0f, 0.0f, // 右下
题目：http://ybt.ssoier.cn:8088/problem_show.php?pid=1487 题目思路：很明显的最小生成树 最小生成树，一般在实际生活中用于解决修建铁路或是服务器链接的问题 具体就是给你 n 个点，让你把这 n 个点拼起来，使其两两相通 但是吧，每连起来两个点都会花钱，最小生成树就是为了找到钱最少的一
前面我们介绍了树这种数据结构，树是由n（n>0）个有限节点通过连接它们的边组成一个具有层次关系的集合，把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树，包括二叉树、红黑树、2-3-4树、堆等各种不同的树，有对这几种树不了解的可以参考我前面几篇博客。而本篇博客我们将介绍另外一种数据结构—
图 线性表中我们把数据元素叫元素，树中将数据元素叫结点，在图中数据元素，我们则称之为顶点(Vertex)。 线性表中，相邻的数据元素之间具有线性关系，树结构中，相邻两层的结点具有层次关系，而图中，任意两个顶点之间都有可能有关系，顶点之间的逻辑关系用边来表示，边集可以是空的。 图按照有无方
一、题目大意 标签: 搜索 https://leetcode.cn/problems/minimum-height-trees 树是一个无向图，其中任何两个顶点只通过一条路径连接。 换句话说，一个任何没有简单环路的连通图都是一棵树。 给你一棵包含 n 个节点的树，标记为 0 到 n - 1 。给定数字 n 和一个有 n - 1 条无向
弗洛伊德 迪杰斯特拉 图G(V,E) V是点集，E是边集。 S 是已求出最短路径的顶点集合 U 是V-S。 未优化 初始时S只包含源点,即S={v}，顶点v到自己的距离为0。U包含除v以外的其他顶点，v到U中顶点i的距离为其边上的权值（两点可达）或者为∞（两点不可达）。 从U中选取一个顶点u，顶点v到顶点u的
需求： UGUI做的弹幕功能，弹幕从一侧飞入，从另一侧飞出。飞入伴随着淡入效果，飞出伴随淡出效果。 探索得出的结论： 1、Canvas中的各元素的网格顶点在Canvas合批绘制时被统一变换到Canvas的局部坐标系中。 2、淡入淡出是通过计算某个显示位置与渐变区间的关系，计算透明度。从第一条可知渐
概览 概念 最小生成树是一副连通加权无向图中一棵权值最小的生成树。 在一给定的无向图 G = (V, E) 中，(u, v) 代表连接顶点 u 与顶点 v 的边（即 ( u , v ) ∈ E {\displaystyle (u,v)\in E} ），而 w(u, v) 代表此边的权重，若存在 T 为 E 的子集（即 T ⊆ E {\displaystyle
今天给大家带来一篇干货教程，如何在UE4中创建真实的草？这个草地的解决方案会与之前的略有不同，希望能够给你的项目开发过程中带来一些灵感。 1、介绍 大家好！我叫Nils Arenz，是一名来自德国的Junior 3D Environment Artist。今年早些时候，我完成了计算机图形和图像处理领域的学习。在我
一、渲染管线 在OpenGL中,任何事物都处于3D空间中，而屏幕和窗口却都是2D像素数组，这就导致了OpenGL大部分工作都是关于把3D坐标转变为适配你屏幕的2D像素，3D坐标转为2D坐标的处理过程是由OpenGL的图形渲染管线（指的是一堆原始图形数据途经一个输送管道，期间经过各种变化处理最终出现在
OO第三单元总结 如何自测 关于如何利用JML规格来准备测试数据这一问题： 首先一开始的时候，尝试使用课程组介绍的工具Junit。但后来发现，该工具的作用主要是能够更佳细致地测试每一个函数的功能正确性。但正确答案、以及数据仍需自己给出。 之后便是根据JML准备测试数据。这一部分，首
摘自：https://blog.csdn.net/qq_45776662/article/details/107177424 Dijkstra算法详解 Dijkstra算法设计 Dijkstra算法简介 Dijkstra算法的基本思想 Dijkstra贪心策略 完美图解 伪代码详解 完整代码 算法解析及优化拓展 使用优先队列的完整代码 相关题的题解 最小花费2020/
声明：本文涉及图文和模型素材仅用于个人学习、研究和欣赏，请勿二次修改、非法传播、转载、出版、商用、及进行其他获利行为。 背景 深居内陆的人们，大概每个人都有过大海之梦吧。夏日傍晚在沙滩漫步奔跑；或是在海上冲浪游泳；或是在海岛游玩探险；亦或静待日出日落……本文使用 React +
代码我忘记到哪里抄的了，这个博客就是为了保存下代码，所以没有写出处，如果需要的话可以联系我补出处。 代码如下： def dijkstra(graph,src): # graph：邻接矩阵，src：起点 if graph == None: return None # 顶点集合 nodes = [i for i in range(len(graph))] # 获取顶点列表，用邻
图 定义：一个图G是一个二元组，即序偶<V,E>，或记作G=<V,E> ，其中V是有限非空集合，称为G的顶点集,V中的元素称为顶点或结点；E称为 G的边的集合，所有的边ei都属于E，都有v中的结点与之对应，称ei为 G的边。 基本概念：有向图：每条边都是有向边的图；无向图：每条边都是无向边的图；混合图：在一个图中，有
如果我们需要做自定义的几何形状，就得用到顶点这个概念，根据顶点去制作几何形状，上色也可以根据顶点颜色去设置 顶点 顶点位置 顶点颜色 顶点法向量光照计算（一个顶点对应一个法向量），法向量即图形面向哪个方向，有了法向量之后使得几何模型在光照下有了黑白灰，有了颜色的过渡 根据顶点位
1 画球，先要把球面按照经纬线，分成N等分；在每两条经纬线包着的区域就相当于是一个四边形，这个四边形是两个三角形拼成的； 2 画球要计算球面上顶点的坐标，我们暂时不做球面贴图，不考虑纹理坐标 3本博客根据华科万琳老师的讲义进行编写；如有侵权，请及时评论联系； 3.1如何计算球面上某一个点P的
