本系列博客主要是以对战游戏为背景介绍3D对战网络游戏常用的开发技术以及C++高级编程技巧,有了这些知识,就可以开发出中小型游戏项目或3D工业仿真项目. 笔者将分为以下三个部分向大家介绍(每日更新): 1.实现基本通信框架,包括对游戏的需求分析.设计及开发环境和通信框架的搭建: 2.实现网络底层操作,包括创建线程池.序列化网络包等: 3.实战演练,实现类似于CS反恐精英的3D对战网络游戏: 技术要点:C++面向对象思想.网络编程.Qt界面开发.Qt控件知识.Boost智能指针.STL算法.STL.

一.效果图展示及说明 (图一) (图二) 附注说明: 1. 图例都是DAG有向无环图的展现效果.两张图的区别为第二张图包含了多个分段关系.放置展示图片效果主要是为了说明该例子支持多段关系的展现(当前也包括单独的节点展现,图例没有展示) 2.图例中的圆形和曲线均使用的是SVG绘制.之前考虑了三种方式,一种是html5的canvas,一种是原始的html DOM,再有就是SVG.不过canvas对事件的支持不是很好(记得之前看过一篇文章主要是通过计算鼠标定位是否在canvas上的某个区域来触发事件机

今天下午程序写完,有些时间就搞下界面美化,做个无框窗体.首先把窗体的FormBorderStyle设置为None,就变成无框的啦,不过你会发现这样窗体上就没有原来的最大最小化和关闭按钮了哦,所以要自己补上去.弄个panel放上去,置顶,可以设置panel的背景色和背景图片什么的,详细布局就不赘述啦,见下图,主要是再放三个小panel进去,用来做最小化.最大化.关闭按钮.下面给出三个panel的事件代码. 关闭代码 private void pnlFormClose_MouseClick(obje

DAG是公认的下一代区块链的标志.本文从算法基础去研究分析DAG算法,以及它是如何运用到区块链中,解决了当前区块链的哪些问题. 关键字:DAG,有向无环图,算法,背包,深度优先搜索,栈,BlockChain,区块链 图 图是数据结构中最为复杂的一种,我在上大学的时候,图的这一章会被老师划到考试范围之外,作为我们的课后兴趣部分.但实际上,图在信息化社会中的应用非常广泛.图主要包括: 无向图,结点的简单连接 有向图,连接有方向性 加权图,连接带有权值 加权有向图,连接既有方向性,又带有权值 图是由一

Bobo 有一个 n 个点,m 条边的有向无环图(即对于任意点 v,不存在从点 v 开始.点 v 结束的路径). 为了方便,点用 1,2,…,n 编号. 设 count(x,y) 表示点 x 到点 y 不同的路径数量(规定 count(x,x)=0),Bobo 想知道     除以 (10 9+7) 的余数. 其中,a i,b j 是给定的数列.   Input 输入包含不超过 15 组数据. 每组数据的第一行包含两个整数 n,m (1≤n,m≤10 5). 接下来 n 行的第 i 行包含两个整

欢迎访问~原文出处——博客园-zhouzhendong 去博客园看该题解 题目传送门 - CodeVS1904 题目传送门 - 洛谷2764 题意概括 给出一个有向无环图,现在请你求一些路径,这些路径覆盖且仅覆盖所有的点一次. 现在让你求最少要几条路径. CodeVS1904 - 只需要输出几条边 洛谷2764 - 先输出路径,再输出几条.(但是截止2017-08-11,还没有SPJ) 题解 话说我这一题一开始在洛谷做,由于没有SPJ,多次爆零,据说在洛谷的那个数据只有网络流可以做?匈牙利挂了(

// 讨论QQ群:135202158 最近做某个东西,最后用图实现了,这里总结一下算法. 假设有以下带权有向无环图(连通或非连通,我这里用的是非连通的): 每个节点(node)可能与其他节点有向地相连,相邻节点的边(edge)有权值(weight)属性.从一个节点到任意一个节点的连的集合称为路径(path),且路径的权为各边权的最小值. 现在的问题就是求所有可能的路径,并算出各路径的权. 以下是简单的C++代码实现,我是用遍历边来实现的,节点和边是两个数据结构: #include <iostre

考虑任意一个数字,任何一个都会有奇怪的..性质,就是一个可以保证不重复的方案——直接简单粗暴的最高位加数字..于是,如同上面的那个题:+1.-1.0 但是考虑到65536KB的标准内存限制,会得出一个奇怪的性质,那就是...这题可以先大表之后对内存做奇怪的优化——前十位开小一点,后十位开大一点.之前计算时间复杂度的时候是1e6*20这种按照全部数组空间扫一发的方式进行计算,但是后面发现,这种方式其实是没必要,观察可以发现,实际上这道题不论怎么做奇怪的计算都是实质上的——也就是穷举SUM(2^k)

应当认为,有向无环图上的动态规划问题是动态规划的基本模型之一,对于某个模型,如果可以转换为某一有向无环图的最长.最短路径问题,则可以套用动态规划若干方法解决. 原题参见刘汝佳紫薯267页. 在这个题目中,首先将整个模型规划成为有向无环图的模式:1,对于某小特工,于j时间处在在第i站,可以成为一个独立的状态,也就是有向无环图的一个节点. 2,对于每个节点,可能能够走得有三个不同的边——坐火车往左走,进入左边的某个状态:坐火车往右走,进入右边的某个状态:原地等待,进入该站点的下一个时间. 每条边,拥

算法精解:DAG有向无环图 https://www.cnblogs.com/Evsward/p/dag.html DAG是公认的下一代区块链的标志.本文从算法基础去研究分析DAG算法,以及它是如何运用到区块链中,解决了当前区块链的哪些问题. 关键字:DAG,有向无环图,算法,背包,深度优先搜索,栈,BlockChain,区块链 图 图是数据结构中最为复杂的一种,我在上大学的时候,图的这一章会被老师划到考试范围之外,作为我们的课后兴趣部分.但实际上,图在信息化社会中的应用非常广泛.图主要包括: 无

搞java的同学们可能对无副作用这个概念比较陌生,这是函数式编程中的一个概念,无副作用的意思就是: 一个函数(java里是方法)的多次调用中,只要输入参数的值相同,输出结果的值也必然相同,并且在这个函数执行过程中不会改变程序的任何外部状态(比如全局变量,对象中的属性,都属于外部状态),也不依赖于程序的任何外部状态. 比如下面的两个方法,就可以认为是无副作用的. /** * * @author leo * */ public class NoSideEffect { public static i

一.这里只介绍简单的三个客户端异步通信(完全图拓扑结构) //建立管道 mkfifo open顺序: cl1 读 , cl2 cl3 向 cl1写 cl2 读 , cl1 cl3 向 cl2写 cl3 读 , cl1 cl2 向 cl3写 顺序的规律就是 第i个 客户端读 其他各个客户端 ,其他的各个客户端 向 i 写 ,i 从 1 到 3. cl1 代码: #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h>

c/c++ 有向无环图 directed acycline graph 概念: 图中点与点之间的线是有方向的,图中不存在环.用邻接表的方式,实现的图. 名词: 顶点的入度:到这个顶点的线的数量. 顶点的出度:从这个顶点出发的线的数量. 实现思路: 1,计算出每个顶点的入度,存放到辅助数组cnt中 2,找到入度为0的顶点集合. 3,从入度为0的顶点集合,拿出一个顶点,这个顶点就是第一个顶点(不唯一). 4,找到与以3处顶点为出发点的顶点,然后把这些顶点的入度减一,减一后发现如果入度为0了,更新辅助

文字描述 与AOV-网相对应的是AOE-网(Activity on Edge)即边表示活动的网.AOE-网是一个带权的有向无环图.其中,顶点表示事件Event,弧表示活动,权表示活动持续的时间.通常,AOE-网可用来估算工程的完成时间. 对AOE-网来说,研究的问题有两个:(1)完成整项工程至少需要多少时间?(2)哪些活动是影响工程进度的关键? 由于在AOE-网中有些活动可以并行地进行,所以完成工程的最短时间是从开始点到完成点的最长路径的长度(指路径上各活动持续时间之和,不是路径上弧的数目).路

文字描述 关于有向无环图的基础定义: 一个无环的有向图称为有向无环图,简称DAG图(directed acycline graph).DAG图是一类较有向树更一般的特殊有向图. 举个例子说明有向无环图的应用.假如有一个表达式: ((a+b)*(b*(c+d))+(c+d)*e)*((c+d)*e), 可以用之前讨论的二叉树来表示,也可以用有向无环图来表示,如下图.显然有向无环图实现了对相同子式的共享,从而比二叉树更节省空间. 关于拓扑排序的基础定义: 由某个集合上的一个偏序得到该集合上的一个全须

条件: 1.每个顶点出现且只出现一次. 2.若存在一条从顶点 A 到顶点 B 的路径,那么在序列中顶点 A 出现在顶点 B 的前面. 有向无环图(DAG)才有拓扑排序,非DAG图没有拓扑排序一说. 一般用有向边指示顺序关系,运用于顺序关系. 例如,下面这个图: 显然是一个DAG图,1→4表示4的入度+1,4是1的邻接点, 代码表示:前者deg[4]++;后者用vector[1].push(4) 如何写出拓扑排序代码? 1.首先将边与边的关系确定,建立好入度表和邻接表. 2.从入度为0的点开始删除

MerkleDAG全面解析 一文读懂什么是默克尔有向无环图 2018-08-16 15:58区块链/技术 MerkleDAG作为IPFS的核心数据结构,它融合了Merkle Tree和DAG的优点,今天阿信带大家一起来探究什么是MerkleDAG,拆分解说Merkle Tree.DAG有向无环图.MerkleDAG在IPFS中的应用. MerkleDAG树形结构图 Merkle Tree Merkle Tree是由美国计算机学家Merkle于1979年申请的专利. Merkle Tree通常也被

题目链接:http://acm.csu.edu.cn/csuoj/problemset/problem?pid=1804 Bobo 有一个 n 个点,m 条边的有向无环图(即对于任意点 v,不存在从点 v 开始.点 v 结束的路径). 为了方便,点用 1,2,…,n 编号. 设 count(x,y) 表示点 x 到点 y 不同的路径数量(规定 count(x,x)=0),Bobo 想知道     除以 (10 9+7) 的余数. 其中,a i,b j 是给定的数列.   Input 输入包含不超

本文的目的是记录一些在学习贝叶斯网络(Bayesian Networks)过程中遇到的基本问题.主要包括有向无环图(DAG),I-Maps,分解(Factorization),有向分割(d-Separation),最小I-Maps(Minimal I-Maps)等.主要参考Nir Friedman的相关PPT. 1  概率分布(Probability Distributions) 令X1,...,Xn表示随机变量:令P是X1,...,Xn的联合分布(joint distribution).如果每

博士期间估计这可能是唯一一个要编程的作业,搞了半天弄出这个东西,放这里为以后用到的时候查找方便. 说来也是可笑,读博士期间发现大家对上课也都没什么兴趣,老师也是那么回事,都说博士期间学的课程是要有助于以后科研工作用的,但是为什么大家都是呵呵的态度,对于期末的编程作业大家连题目都难以做到记得无误,也是真心无奈. (1) 给出判断一个图是无爪图正则(每个点的度数相同)4-连通的算法,并给出时间复杂性. 该问题其实应该是这样问的,给定一个4连通正则图,如何判断其是否为无爪图,并且该图是无K4图. 由于

吝啬的国度 时间限制:1000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3   描述 在一个吝啬的国度里有N个城市,这N个城市间只有N-1条路把这个N个城市连接起来.现在,Tom在第S号城市,他有张该国地图,他想知道如果自己要去参观第T号城市,必须经过的前一个城市是几号城市(假设你不走重复的路).   输入 第一行输入一个整数M表示测试数据共有M(1<=M<=5)组每组测试数据的第一行输入一个正整数N(1<=N<=100000)和一个正整数S(1<=S<=100