邻接多重表(无向图)的抽象数据结构 1 #define MAXVEX 20/*最大顶点数*/ 2 typedef struct ArcNode 3 { 4 int mark;/*访问标记*/ 5 int ivex;/*该边依附的顶点的位置*/ 6 int jvex; 7 struct ArcNode* inext;/*依附该顶点的下一条边*/ 8 struct A
在某些特殊情况下，不得不对模型进行一些简单的修改，所以写了个简单的编辑脚本。 思路就是获取mesh上的所有顶点，然后在每个顶点位置创建一个控制点，控制点可以是任意你喜欢的物体，通过判断控制点的位置信息来修改mesh的顶点位置。 在unity中，mesh上的顶点与几个面相交，就会有几个坐标点，估
十字链表(有向图)的抽象数据结构 1 #define MAXVEX 20 2 typedef struct ArcNode 3 { 4 int tailvex;/*该弧尾顶点位置*/ 5 int headvex;/*该弧头顶点位置*/ 6 struct ArcNode* fristin;/*弧尾相同的弧的链域*/ 7 struct ArcNode* fristout;/*弧头相同的
1 /********************************************************** 2 * Name: 邻接表(有向网) 3 * Data: 2022.01.19 4 * Author: 吕辉 5 * Description: 邻接表是图的链式存储结构，由边表和顶点表组成。 6 * 边表是对图中每个顶点建立一条单链表，表中存
1 /********************************************************************************** 2 *Name: 邻接矩阵(无向网) 3 *Date: 2022.01.18 4 *Author: 吕辉 5 *Description: 图的邻接矩阵是表示顶点之间相邻关系的矩阵，是顺序存储结构， 6 * 因此也称为
介绍： 图是一种复杂的非线性结构，图型结构在每个节点中的元素关系是任意的，图G由两个集合V和E组成，定义G=(V,E),其中V是点的有限非空集合，E是由V的点表示的边的集合。 对于图G，可大致分成两种方式，如果每条边都有方向称为有向图，否则是无向图。 在无向图中存在一条边表示(vi,vj)，称为边的两
1.已访问顶点集合 class VisitedVertex { // 记录各个顶点是否访问过 1表示访问过,0未访问,会动态更新 public int[] already_arr; // 每个下标对应的值为前一个顶点下标, 会动态更新 public int[] pre_visited; // 记录出发顶点到其他所有顶点的距离,比如G为出发
public static void main(String[] args) { // 测试看看图是否创建成功 char[] vertex = { 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G' }; //创建邻接矩阵 int[][] matrix = new int[vertex.length][v
首先由于不会有三条对角线交于一点，所以过某一个交点有且只能有２条对角线 而这两条对角线实质上是确定了４个顶点（也可以看做是一个四边形的两条对角线交于一点，求四边形的数量）。 因此我们只需要确定４个顶点就得到了这个唯一确定的交点。 因此我们只需要求这样４个顶点的搭配有多少个了 也
图结构(简称为图)是一种比树结构更复杂的非线性结构(多对多关系)。在树结构中结点间具有分支层次关系，而图结构中任意两个结点之间都可能相关，即结点之间的邻接关系可以是任意的。 讨论图结构的存储之前，介绍图的定义及其相关的术语： 1、图的定义：图(Graph)由一个顶点集合V
关于glVertexAttrib ...函数的困惑 简介经过大量搜索，我仍然对<code>glVertexAttrib...</code>函数（<code>glVertexAttrib1d</code>，<code>glVertexAttrib1f</code>等� 经过大量搜索，我仍然对glVertexAttrib...函数（glVertexAttrib1d，glVertexAttrib1f等）的用途及其用途感到困惑。 通过
实验目的和要求 在熟悉图的存储、遍历、及其应用的基础上，通过键盘输入数据，建立一个无向图的邻接表，输出该邻接表，并计算每个顶点的度。达到巩固图的存储思想及其存储实现。 实验内容 完成下图的邻接表表示，并计算每个顶点的度。 附加要求：进行深度优先和广度优先遍历 实验时间：20
前置知识：图的相关术语和图的表示 图的遍历 和树数据结构类似，我们可以访问图的所有节点。由两种算法可以对图进行遍历：广度优先搜索（breadth-first search，BFS）和深度优先搜索（depth-first search，DFS）。图遍历可以用来寻找特定的顶点或寻找两个顶点之间的路径，检查路径是否相同，检查
目录 引子 为什么纹理坐标取几个点就可以获取图片内容？ 纹理坐标跟顶点坐标一定要一一对应？ 激活纹理和绑定纹理目标的顺序是否有要求？ 相同位置多个纹理会怎么样？ 参考资料 引子 JavaScript WebGL 使用图片之后产生了一些疑问。 Origin My GitHub 为什么纹理坐标取几个点就可
从n边形的一个顶点可以引出（n-3）条对角线。 n边形一共有n(n-3)/2条对角线。 对角线交点公式：n * (n-1) * (n-2) * (n-3) / 24 证明： 首先由于不会有三条对角线交于一点，所以过某一个交点有且只能有２条对角线 而这两条对角线实质上是确定了４个顶点（也可以看做是一个四边形的两条对角线交于
一.骨骼绑定原理 1.骨骼绑定是指骨骼物体的运动对网格的网格点的驱动。也就是网格点随着骨骼的运动而运动。 2.骨骼与网格绑定是由物体上的修改器来决定的。一个定点组是由0个到多个定点组成，同一个顶点也可以在多个组里面，顶点组的权重值表示这个定点组内所有定点与这个定点组的关
双重否定 ㄱ(ㄱ(p))⇔p 幂等 p ∧/∨ p ⇔ p 交换 p ∧/∨ q ⇔ q ∧/∨ p 分配 p ∧/∨ (s ∨/∧ t) ⇔ p ∧/∨ s ∨/∧ p ∧/∨ t 结合 r ∧/∨ s ∧/∨ t ⇔ (r ∧/∨ s) ∧/∨ t 吸收 p ∧/∨ (q ∨/∧ p) ⇔ p(里面的符号和外面相反) 德摩根 ㄱ (p ∧/∨ q) ⇔ ㄱ p ∨/
题目描述 假设无向图G采用邻接矩阵存储，编写一个算法输出邻接表。 输入 第一行为一个整数n，表示顶点的个数（顶点编号为0到n-1），接下来是为一个n*n大小的整数矩阵，表示图的邻接关系。数字为0表示不邻接，1表示邻接。 输出 输出图G的邻接表。第一行表示顶点0可直接到达的顶点编号。其他
一、图的概念 图：图是由一组顶点和一组能够将两个顶点相连的边组成的 顶点：用一张符号表来为顶点的名字和0到V-1的整数值建立一一对应的关系，顶点可以表示一个城市，一个网页等 边：两个顶点之间的连接关系 邻接：两个顶点通过一条边相连，说明两个节点邻接，这条边依附于这两个顶点 子图：由一
/** * 拓扑排序 * 凡是需要通过局部顺序来推到全局顺序的，使用拓扑排序来解决。 * 还可以使用拓扑排序来检测图中环的存在。 * * * 假设几个源文件之间两两之间的依赖关系已知，如何确定一个全局的编译的顺序呢？ * 比如a依赖b，b依赖c，d依赖b * 那么编译顺序就是 c->b->a->d
一.对深度优先搜索递归方式的初步认识 1.深度优先搜索算法是一种用于遍历或搜索树或图的算法。沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。
图 图的基本性质（常考题型） 图 在一个图中，所有顶点的度数之和等于边数的 2倍。 广度优先遍历通常借助队列来实现算法，深度优先遍历通常借助栈来实现算法。 广度优先遍历类似于二叉树的层次遍历，深度优先遍历类似于二叉树的先序遍历。 n个顶点的强连通图至少有n条边，形状是树状。 n
几何处理（Geometry Processing）：网格细分、网格简化、网格正规化（即不要出现特别尖、长的三角形） Mesh Subdivision (upsampling) Mesh Simplification (downsampling) Mesh Regularization (same #triangles) （1）曲面细分（Mesh Subdivision） 以 Loop Subdivision 为例： 第一，分出
1. 相关概念 1.1 生成树概念 所谓一个图的生成树是一个极小连通子图，它含有图中全部的n个顶点，但只有足以构成一棵树的n-1条边。 从上述定义可知，如果一个图有n个顶点和小于n-1条边，则是非连通图，如果它多余n-1条边，必定构成一个环。 注意： （1）一个图可以有多棵不同的生成树； （2）具有n-1
为什么我想讲Floyd算法呢？ 因为我觉得 我自己掌握的不太好 码量很少 好，让我们回顾一下Floyd算法 Floyd算法 Floyd算法（Floyd-Warshall algorithm）又称为弗洛伊德算法、插点法，是解决给定 的加权图中顶点间的最短路径的一种算法，可以正确处理有向图或负权的最短路径问 题，同时也被
