移动机器人 | 全局路径规划 主要介绍移动机器人主要的路径规划方法及分类，并详细介绍了Dijkstra全局路径规划方法。 对于生物来说，从一个地方移动到另一个地方是一件轻而易举的事情。然而，这样一个基本且简单的事情却是移动机器人面对的一个难题。路径规划是移动机器人的核
WebGL编程指南学习（4） 4. 最后一块拼图 在学会处理顶点，包括处理顶点的坐标、Javascript和WebGL管线的数据通信、坐标变换之后，还需要处理顶点的其他数据——如颜色等。此外，还需要处理将图像（或纹理）映射到图形或三维对象表面上。这就是WebGL的最后一块拼图。 将顶点的其他（非坐标）数
本周的测试主要针对排序算法进行练习。 1、冒泡排序： 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）每趟从第一对相邻元素开始，对每一对相邻元素作同样的工作，直到最后一对。 3）针对所有的元素重复以上的步骤，除了已排序过的元素(每趟排序后的最后一个元素)，直到没有任何
通过本周练习和测试的题回顾了数据结构与算法的知识 1.冒泡排序 2.选择排序 3.插入排序 4.拓扑排序 冒泡排序 冒泡排序就是存在10个不同大小的气泡，由底至上地把较少的气泡逐步地向上升，这样经过遍历一次后，最小的气泡就会被上升到顶（下标为0），然后再从底至上地这样升，循环直至十个气泡
1.介绍 如果我们要通过两个三角形来绘制一个正方形,而正方形的顶点只有4个,而两个三角形的顶点却有6个,这意味着有两个顶点是重合了,所以为了避免额外开销,opengl提供了ebo索引缓冲对象(Element Buffer Object)。 2.ebo使用 首先定义顶点数组和索引号数组,代码如下所示: flo
OpenGL ES 2 第二章：定义顶点和着色器 本章介绍我们的第一个项目：一个简单的空中曲棍球游戏。在我们进行这个项目的过程中，我们将了解OpenGL的一些主要构建块。我们将从学习如何使用一组称为顶点（vertices）的独立点来构建对象开始，然后我们学习如何使用着色器来绘制这些对象，所谓的
1. 获取窗体位置的函数 x(), y(), pos()：获得整个窗体左上角的坐标位置 frameGeometry()：获得整个窗体的左上顶点和长、宽值 2. 获取窗体内中央区域位置的函数 geometry()：获得窗体内中央区域的左上顶点(相对于父窗体而言的坐标)和长、宽值 width(), height(), size()：获得窗体内
补题： A： 题意：给定n和s，共有n+1个数，s为数的总和。每个数要么在[0,n)范围内的整数，要么为n^2。问有几个数为n^2。 思路：cnt = s/(n*n) 吐槽：记得longlong。。。 B： 题意：有n个数，分成两个分组（每个数可以任意选一个分组，也可以不分），使一个分组内的数比另外一个分组内的数量更少，总和却更大，问是否
GraphX 公开了存储在图中的顶点和边的 RDD 视图。但是，由于 GraphX 在优化的数据结构中维护了顶点和边，并且这些数据结构提供了额外的功能，所以顶点和边分别返回为 VertexRDDVertexRDD 和 EdgeRDDEdgeRDD。 一、顶点RDD（VertexRDDs） VertexRDD[A] 扩展了 RDD[(VertexId, A)] 并
GraphX 提供了几种从 RDD 或磁盘上的顶点和边的集合构建图的方法。 默认情况下，所有图构建器都不会重新划分图的边； 相反，边会留在它们的默认分区中（例如它们在 HDFS 中的原始块）。Graph.groupEdges 要求对图进行重新分区，因为它假定相同的边将位于同一分区上，因此您必须在调用之前调
一、Basic GPU hardware pipeline 基础硬件渲染管线知识 二、OpenGL 三、OpenGL Shading Language （GLSL）高阶着色语言 四、The Rendering Equation 渲染方程 五、Caluculus 基本微积分知识 （课上没讲） 一、Basic GPU hardware pipeline基础GPU渲染管线知识 从一开始从3D模型到
题目： 某公司在某地区共有六个产品销售点，销售点间的距离如下图所示。现根据业务需要计划在其中某个销售点上建立一个中心仓库，负责向其它销售点提供产品。 假设每天需要向每个销售点运输一次产品且每次运输只能供应一个销售点，那么将中心仓库建在何处才能保证运输总距离最短？求出
导语：最近在刷牛客，在做了一些题目之后，整理了一些思路非常好的算法，在此做些记录，当然仅仅是算法的思路，因为我个人觉得学习算法，更多的是去掌握不同算法的思路及特性，而代码只是实现他的工具，在此希望能够帮助大家，同时如果某些概念或者用词不准确，欢迎指正！（ps：将题目或者业务需求进行数据结
知识讲解： 图的遍历分为两种，深度遍历与广度遍历。这里讨论深度遍历。 以上图为例讨论图（图片来自《算法笔记》）的深度遍历： 设图形的顶点数为n。 先从顶点v0开始，用一个数组vis[n]来表示该顶点是否被访问，如果未被访问，vis[顶点编号]=0，否则为1.从v0开始访问，则vis[0]=1，v0可以连通v1与v
矩形数目 在一个n*m的矩形中，请问有多少个矩形、长方形、正方形？ 答：首先应该知道矩形=正方形+长方形，然后我们首先分析如何求解正方形的数量 正方形求解 思想 ：我们固定(i , j)点，以(i, j)点为右顶点，那么左顶点则应该从(i-1,j-1)点开始向左上角靠近，每次向左移动一格，左顶点在x ，y
图 1、图的定义和基本术语①.图的定义②.图的基本术语 2、图的类型定义3、图的存储结构①.邻接矩阵②.邻接表④.十字链表④.邻接多重表 4、图的遍历①.深度优先搜索②.广度优先搜索 5、图的应用①.最小生成树②.最短路径③.拓扑排序④.关键路径 6、总结7、例题与应用 1
USkeletalMesh:PostLoad() --> InitResources() --> FSkeletalMeshRenderData::InitResource( ) -->FSkeletalMeshLODRenderData::InitResources() --> BeginInitResource() --> FPositionVertexBuffer::InitRHI() 创建buffer，SRV,并填充资源 UStaticMesh::PostL
图的遍历 同树的遍历，图的遍历也是从一个顶点开始，逐个顶点遍历；但是图的结构相比树要复杂的多，在遍历的过程中，相比树也要复杂的多，因为图的每个顶点都有可能和其他顶点邻接，多以在比那里图的时候，需要注意的就包含是否该顶点被重复遍历了；所以这里就通过建立一个辅助数组，来记录每个顶
6.5 图的遍历 和树的遍历类似，图的遍历也是从图中某一顶点出发，按照某种方法对图中所有顶点访问且仅访问一次。 图的遍历算法是求解图的连通性问题、 拓扑排序和关键路径等算法的基础。 然而，图的遍历要比树的遍历复杂得多。 因为图的任一顶点都可能和其余的顶点相
1.变换 为了深入了解变换,我们首先要在讨论矩阵之前回顾一下最基础的数学背景知识. 1.1 向量 向量有一个方向和大小. 向量标量运算 向量加减运算 对应的直观表示加法: 直观表示减法: 向量长度 使用勾股定理即可 向量点乘 两个向量的点乘也叫向量的内积、数量积,对两个
目录图的遍历深度优先搜索算法实现邻接矩阵表示图的深度优先搜索遍历邻接表表示图的深度优先搜索遍历广度优先搜索算法实现总结图的应用---最小生产树生成树的特点MST性质解释普里姆算法算法实现克鲁斯卡尔算法算法实现 图的遍历 由于图的任一顶点都可能与其他的顶点相邻接，所以访
目录 五、图论模型 1.迪杰斯特拉（Dijkstra）算法、贝尔曼-福特（Bellman-Ford）算法 2.弗洛伊德（Floyd）算法 六、分类模型 1.逻辑回归 2.Fisher线性判别分析 五、图论模型 图论模型主要解决最短路径问题，根据图的不同，对应采用迪杰斯特拉（Dijkstra）算法、贝尔曼-福特（Bellman-Ford）算法、弗洛
6.4 图的存储结构 6.4.1邻接矩阵 1.邻接矩阵表示法 邻接矩阵：表示顶点之间相邻关系的矩阵。 邻接矩阵表示法：运用二维数组 用两个数组分别存储顶点信息和邻接矩阵 一维：存储顶点信息 二维：存储邻接矩阵 #define MaxInt 32767 //表示极大值，即无穷#define MVNum 100 //最大顶点数typ
通过前面的学习，已经了解了OpenGL渲染的主要流程和基础的数学知识，接下来继续学习如何管理3D图形数据，在本回中将会绘制一个立方体。 一、缓冲区和顶点属性 要想绘制一个对象，它的顶点数据需要被发送给顶点着色器。在C++/OpenGl程序中，通常会把顶点
概念 图的生成树 它的一棵含有所有顶点的无环连通子图。 特点： 有n个顶点一定有，n-1条边。 生成树是图的极小连通子图 （去掉一条边则非连通）。 分类： 深度优先生成树 广度优先生成树 最小生成树： 对于加权图（网） 的生成树中边的权重之和最小的生成树。 最小生成树可能不唯一 最小生成树
