Liang-Barsky算法 在Cohen-Sutherland算法提出后,梁友栋和Barsky又针对标准矩形窗口提出了更快的Liang-Barsky直线段裁剪算法. 梁算法的主要思想: (1)用参数方程表示一条直线 (2)把被裁剪的红色直线段看 成是一条有方向的线段,把窗口 的四条边分成两类: 入边和出边 裁剪结果的线段起点是直线和两条入边的交点以及始端点三 个点里最前面的一个点,即参数u最大的那个点: 裁剪线段的终点是和两条出边的交点以及端点最后面的一个 点,取参数u最小的那个点. 值得注意

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

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

0.补充知识向量点积:结果等于0, 两向量垂直; 结果大于0, 两向量夹角小于90度; 结果小于0, 两向量夹角大于90度.直线的参数方程:(x1, y1)和(x2, y2)两点确定的直线, 其参数方程为x = x1+u(x2-x2); y = y1+u(y2-y1) 1.前言Liang-Barsky算法是 Cyrus-Beck 算法的特例, 我们先来简单的了解Cyrus-Beck算法, Cyrus-Beck算法本质是每次通过裁剪窗口(任意凸多边形, 文章最后会说明为什么凹多边形不行)的一条边界

Liang-Barsky直线段裁剪算法 梁友栋与Barsky提出的裁剪算法以直线的参数方程为基础,把判断直线段与窗口边界求交的 二维裁剪问题转化为求解一组不等式,确定直线段参数的一维裁剪问题.设起点为P0(X0,Y0), 终点为P1(X1,Y1)的直线段参数方程为: P=P0+t(P1-P0) 展开形式为: X=X0+t(X1-X0) Y=Y0+t(Y1-Y0)

Nicholl-Lee-Nicholl二维线段裁剪算法相对于Cohen-Sutherland和Liang-Barsky算法来说,在求交点之前进行了线段端点相对于几个区域的判断,可以确切的知道要求交点的边的信息. 此方法只在二维空间裁剪时使用,C-S和L-B裁剪方法则可应用到三维空间. 算法步骤: 1 先使用C-S裁剪算法的区域码判断方法,去除一部分在裁剪区域外面的线段.显示在完全在裁剪区域内的线段.其他不能判断的情况,采用NLN算法进行裁剪. 2 p1和p2若有一点在区域内,必要时交换端点以确保

Dijkstra算法是一种计算单源最短无负边路径问题的常用算法之一,时间复杂度为O(n2) 算法描述如下:dis[v]表示s到v的距离,pre[v]为v的前驱结点,用以输出路径,vis[v]表示该点最短路径是否已经确认 初始化:dis[v]=INT dis[s]=0 pre[s]=0 执行n次 在没有确定的点中找到一个路径最短的,并修改为已经确认 通过这个点修改其他所有没有确定的点 直到所有点已经确认为最短路径,退出循环 现在证明算法的正确性: 首先,我们说明两条性质: 1.确定任何一个点为最短

CGA裁剪算法之线段裁剪算法 常用的线段裁剪算法有三种:[1]Cohen_SutherLand裁剪算法,[2]中点分割裁剪算法,[3]参数化方法. 1. Cohen_SutherLand裁剪算法 为了能快速的判断一条直线与矩形窗口属于何种位置关系,Cohen_SutherLand裁剪算法采用如下的编码方案,因此又称为“编码裁剪算法”. 在编码裁剪算法中采用了如下图所示的空间划分和编码方案: 编码的[上, 下, 右, 左], 即上: 1000, 下:0100,右:0010, 左:0001,分别对应

项目需要看了种子填充算法,改进了算法主要去除面积小的部分.种子填充算法分为两种,简单的和基于扫描线的方法,简单的算法如下描述(笔者针对的是二值图像): (1)从上到下,从左到有,依次扫描每个像素: (2)遇到一个非零数值压栈,并置原图像像素点值为0,面积初始化为1:否则,处理完毕. (3)对栈非空查找,如果非空弹出栈顶,检测4领域或8领域,如果非空压栈,并置原图像像素点为0,标示不在处理此点,面积加1:如果为空,停止: (4)判断面积是否大于给定阈值,小于的删掉,大于的把得到的所有像素点保存到目

摘自本人毕业论文<肺结节CT影像特征提取算法研究> 医学图像特征提取可以认为是基于图像内容提取必要特征,医学图像中需要什么特征基于研究需要,提取合适的特征.相对来说,医学图像特征提取要求更加高,因为对医生的辅助诊断起着至关重要的作用,所以需要严谨可靠的特征.肺结节CT影像特征提取也是属于医学图像特征提取领域的一个部分,有着医学图像特征提取的基本要求.既有其他医学图像特征提取的方法,也有针对肺结节的特定特征提取方法.本小节主要对一些常用的肺结节CT影像医学图像特征提取方法进行介绍,主要可以分为灰

在gis系统中 经常会用到一些裁剪的方法,首先推荐一个非常好用的空间分析JavaScript库--Turf.js,不仅功能强大.使用简单,同时处理速度也很快. Turf.js中提供了一中多边形的裁剪方法是使用多边形去裁剪多边形,但是如果实际工作中需要使用到线去裁剪多边形却无法满足. http://turfjs.org/docs#bboxClip 这边文章使用turf.js的基本方法,在此基础上构建了线裁剪多边形的方法. 点击可查看在线demo demo预览 算法原理 (一)单个polygon的裁

上次TYVJ有一道裸LIS,然而我当时直接打了一个N^2暴力就草草了事,然后就ZZ了,只拿了60分,其实NlogN的LIS和N^2的差的不多,只是没有N^2,好想罢了,鉴于某学弟的要求,所以就重现一下金哥当年讲LIS的风范. 首先,LIS指的是最长上升子序列.指的是我们要求出一个在母序列中找出一些元素,在保证这个子序列上升的同时,保证这个序列是整个母序列里满足这一要求的最长序列. 那么我们可以直接这样想,我们要保证当前所拼接的链最大,那么对于每一个元素来说,可以直接一遍循环判断它能够属于哪一个链

题目描述 某国为了防御敌国的导弹袭击,发展出一种导弹拦截系统.但是这种导弹拦截系统有一个缺陷:虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度,但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度.某天,雷达捕捉到敌国的导弹来袭.由于该系统还在试用阶段,所以只有一套系统,因此有可能不能拦截所有的导弹. 输入导弹依次飞来的高度(雷达给出的高度数据是\le 50000≤50000的正整数),计算这套系统最多能拦截多少导弹,如果要拦截所有导弹最少要配备多少套这种导弹拦截系统. 输入格式 11行,若干个整数(个数\le 100

function swap(arr,index1,index2){ var temp=arr[index1]; arr[index1]=arr[index2]; arr[index2]=temp; } 冒泡排序 冒泡排序算法,它是最慢的排序算法之一,但也是一种最容易实现的排序算法.之所以叫冒泡排序,是因为进行算法排序是,数据值会像气泡一样从数组的一端漂浮到另一端.PS:逐个相邻的两个比较,将较大的往右浮动,从而第一轮得到最大的值放置最右边.依次类推,第二轮得到第二大的值放置右侧倒数第二的位置.最

首先需要了解下JVM(Java虚拟机)中的内存分配情况: 收集器的介绍: Serial收集器:是最原始的收集器,是单线程的,实现简单,但是在后台收集垃圾的时候,其他的工作线程都会停止,直到垃圾收集线程执行完毕,给用户的体验就是出现停顿现象,体验差.但是当收集的垃圾少,停顿时间短,次数少,还是可以接受的.运行在Client模式下是一个很好的选择.ParNew收集器:是Serial收集器的多线程办,不过在单处理器下效果不比Serial收集器效果好,多线程会采取对应的机制,默认开始的线程数量和CPU的

using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; namespace cutLine { unsafe public partial class Form1 : Form { ; ;

LCA是图论中常用的解决树形结构子问题的工具,这一问题一般需要用一个简短的子函数直接解决,但是这对于广大蒟蒻们仍然是一个不小的问题. LCA是指在树形结构中两点的最近公共祖先,对于这个问题,直接向上找事最直接的方法,但同时时间复杂度和数据给出的生成树的层数有关,最优情况是logN级别的,但是如果数据给出的是一条链就GG了,所以要用更优的方法写,一般来说,用的是log2N的操作,最糟糕的复杂度也是logN级别的,那如何实现这一过程捏,我这里有两种方法,和大家分享 第一种:树上倍增 具体方法是对于已

http://blog.csdn.net/dangxw_/article/details/50903693

寺庙和尚打水 设信号量mutex_gang, mutex_jing, gang_empty, gang_full, count分别表示使用缸互斥, 使用井互斥, 缸空, 缸满, 水桶总个数 semaphore mutex_jing = 1, mutex_gang = 1, gang_empty = 10, gang_full = 0, count = 3; void 小和尚打水() { while(1) { p(gang_empty); p(count); p(mutex_jing); 从井中打

int temp = 0; int b = 0; int[] arr = { 23, 44, 66, 76, 98, 11, 3, 99, 7 };# region该段与排序无关Console.WriteLine("排序前的数组:");foreach (int item in arr){ Console.Write(item + " ");}Console.WriteLine();#endregion for (int i = 0; i < arr.Lengt

#include<iostream> using namespace std; const int N=10010,M=100010; int n,m; char p[N],s[M]; int ne[N]; int main () { cin>>n>>p+1>>m>>s+1; //求next:对短数组而言 for(int i=2,j=0;i<=n;i++) { while(j&&p[i]!=p[j+1])j=ne[j];//