Creator建模: 树一般在虚拟现实程序中都用面来实现,一种方法是通过两个面相互垂直成90度叠放在一起,另一种方法是让树面正对着视角一起旋转.这里主要说一下第二种方法. 主要思路:把树面一直正对着摄像机一起跟随其旋转,这样就不会看到面片的效果. 主要方法:1.创建一个立面,并且为立面加一个树的纹理(RGBA格式).在创建立面的时候,需要把立面最下方的中心点(树根的位置)放在整个Creator坐标的原点,这样在之后复制这个树到其它的位置,树还是绕着自己的根旋转,否则树是不会绕着自己的根旋转的.

二逼平衡树 bzoj-3196 Tyvj-1730 题目大意:请写出一个维护序列的数据结构支持:查询给定权值排名:查询区间k小值:单点修改:查询区间内定值前驱:查询区间内定值后继. 注释:$1\le n,m\le 5\times 10^4$. 想法: 在这里给予三种题解: 1)首先,最容易想到的应该就是树状数组套主席树也就是常说的带修改主席树. 第一个操作是简单的,我们只需要提取出当前区间的权值线段树后在上面二分即可. 第二个操作是主席树的看家本领好伐 第三个操作就是待修改主席树的意义.我们利用

Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively. Below is one possible representation of s1 = "great": great / \ gr eat / \ / \ g r e at / \ a t To scramble the string, we may ch

http://blog.csdn.net/GabrieL1026/article/details/6311339 平衡二叉树在进行插入操作的时候可能出现不平衡的情况,AVL树即是一种自平衡的二叉树,它通过旋转不平衡的节点来使二叉树重新保持平衡,并且查找.插入和删除操作在平均和最坏情况下时间复杂度都是O(log n) AVL树的旋转一共有四种情形,注意所有旋转情况都是围绕着使得二叉树不平衡的第一个节点展开的. 1. LL型 平衡二叉树某一节点的左孩子的左子树上插入一个新的节点,使得该节点不再平衡.

执行插入操作可能出现不平衡的情况,当平衡二叉树.AVL这树是一种自平衡二叉树,使二叉树又一次保持平衡.而且查找.插入和删除操作在平均和最坏情况下时间复杂度都是O(log n) AVL树的旋转一共同拥有四种情形.注意全部旋转情况都是环绕着使得二叉树不平衡的第一个节点展开的. 1. LL型 平衡二叉树某一节点的左孩子的左子树上插入一个新的节点,使得该节点不再平衡.这时仅仅须要把树向右旋转一次就可以,如图所看到的.原A的左孩子B变为父结点,A变为其右孩子,而原B的右子树变为A的左子树,注意旋转之后Br

[0]README 0.0) 本文部分idea 转自:http://blog.csdn.net/collonn/article/details/20128205 0.1) 本文仅针对性地分析AVL树的单旋转(左左单旋转和右右单旋转)和 双旋转(左右双旋转和右左单旋转)的内部核心技巧: 0.2) 不得不提的是,旋转有两个属性: 轴 和 旋转方向: (旋转轴即是原最小树经过旋转修正后的符合AVL的最小树的根节点)0.3) 旋转轴的确定 : (干货--单双旋转的旋转轴确定问题) 0.3.1)单旋转:旋

AVL树平衡旋转详解 概述 AVL树又叫做平衡二叉树.前言部分我也有说到,AVL树的前提是二叉排序树(BST或叫做二叉查找树).由于在生成BST树的过程中可能会出现线型树结构,比如插入的顺序是:1, 2, 3, 4, 5, 6, 7..., n.在BST树中,比较理想的状况是每个子树的左子树和右子树的高度相等,此时搜索的时间复杂度是log(N).可是,一旦这棵树演化成了线型树的时候,这个理想的情况就不存在了,此时搜索的时间复杂度是O(N),在数据量很大的情况下,我们并不愿意看到这样的结果. 现在

树旋转是在二叉树中的一种子树调整操作, 每一次旋转并不影响对该二叉树进行中序遍历的结果. 树旋转通常应用于需要调整树的局部平衡性的场合. 树旋转包括两个不同的方式, 分别是左旋转和右旋转. 两种旋转呈镜像, 而且互为逆操作.  平衡二叉树在进行插入操作的时候可能出现不平衡的情况,AVL树即是一种自平衡的二叉树,它通过旋转不平衡的节点来使二叉树重新保持平衡,并且查找.插入和删除操作在平均和最坏情况下时间复杂度都是O(log n)   AVL树的旋转一共有四种情形,注意所有旋转情况都是围绕着使得二叉

AVL 平衡树和树旋转 目录 AVL平衡二叉树 树旋转 代码实现 1 AVL平衡二叉树 AVL(Adelson-Velskii & Landis)树是一种带有平衡条件的二叉树,一棵AVL树其实是一棵左子树和右子树高度最多差1的二叉查找树.一棵树的不平衡主要是由于插入和删除的过程中产生的,此时则需要使用旋转来对AVL树进行平衡. AVL Tree: 0 _____|_____ | | 0 0 |___ ___|___ | | | 0 0 0 |__ | 0 插入引起不平衡主要有以下四种情况: In

背景 非旋转treap真的好久没有用过了... 左偏树由于之前学的时候没有写学习笔记, 学得也并不牢固. 所以打算写这么一篇学习笔记, 讲讲左偏树和非旋转treap. 左偏树 定义 左偏树(Leftist Tree)是一种可并堆(Mergeable Heap), 它除了支持优先队列的三个基本操作(插入,删除,取最小节点), 还支持一个很特殊的操作--合并操作; 左偏树是一棵堆有序(Heap Ordered)二叉树; 左偏树满足左偏性质(Leftist Property): 节点的键值小于或等于它

什么是AVL树? AVL树是带有平衡条件的二叉查找树,一颗AVL树首先是二叉查收树(每个节点如果有左子树或右子树,那么左子树中数据小于该节点数据,右子树数据大于该节点数据),其次,AVL树必须满足平衡条件:每个节点的左子树和右子树的高度最多相差1(空树的高度定义为-1). 什么是旋转?AVL树为什么需要用到旋转? 由于AVL树本身的性质,当我们插入节点时,有可能会破坏AVL树的平衡性,使一棵树的左子树和右子树的高度相差大于1,此时就需要对树进行一些简单的修正来恢复其性质,这个修正的过程就叫做旋转

关键词:OpenCV::solvePnP 文章类型:方法封装.测试 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-27 @Lab: CvLab202@CSU 前言 今天给大家带来的是一篇关于程序功能.性能测试的文章,读过<相机位姿估计1:根据四个特征点估计相机姿态>一文的同学应该会发现,直接使用OpenCV的solvePnP来估计相机位姿,在程序调用上相当麻烦,从一开始的参数设定到最后将计算出的矩阵转化为相机的位姿参数,需要花费近两百行代码

概要 前面分别介绍了AVL树"C语言版本"和"C++版本",本章介绍AVL树的Java实现版本,它的算法与C语言和C++版本一样.内容包括:1. AVL树的介绍2. AVL树的Java实现3. AVL树的Java测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3577479.html 更多内容: 数据结构与算法系列 目录 (01) AVL树(一)之 图文解析 和 C语言的实现(02) AVL树(二)之 C++的实

很早之前,就从学校的图书馆借了MySQL技术内幕,InnoDB存储引擎这本书,但一直草草阅读,做的笔记也有些凌乱,趁着现在大四了,课程稍微少了一点,整理一下笔记,按照专题写一些,加深一下印象,不枉读了一遍书.与此同时,也加深一下对MySQL的了解,认识了原理,对优化的原则才有把握,对问题的分析才有源头. 关于B+树数据结构 ①InnoDB存储引擎支持两种常见的索引. 一种是B+树,一种是哈希.B+树中的B代表的意思不是二叉(binary),而是平衡(balance),因为B+树最早是从平衡二叉树

概要 本章介绍AVL树.和前面介绍"二叉查找树"的流程一样,本章先对AVL树的理论知识进行简单介绍,然后给出C语言的实现.本篇实现的二叉查找树是C语言版的,后面章节再分别给出C++和Java版本的实现.建议:若您对"二叉查找树"不熟悉,建议先学完"二叉查找树"再来学习AVL树. 目录 1. AVL树的介绍2. AVL树的C实现3. AVL树的C实现(完整源码)4. AVL树的C测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com

概要 上一章通过C语言实现了AVL树,本章将介绍AVL树的C++版本,算法与C语言版本的一样. 目录 1. AVL树的介绍2. AVL树的C++实现3. AVL树的C++测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3577360.html 更多内容: 数据结构与算法系列 目录 (01) AVL树(一)之 图文解析 和 C语言的实现(02) AVL树(二)之 C++的实现(03) AVL树(三)之 Java的实现 AVL树的介绍 AVL树是

概要 本章介绍伸展树.它和"二叉查找树"和"AVL树"一样,都是特殊的二叉树.在了解了"二叉查找树"和"AVL树"之后,学习伸展树是一件相当容易的事情.和以往一样,本文会先对伸展树的理论知识进行简单介绍,然后给出C语言的实现.后序再分别给出C++和Java版本的实现:这3种实现方式的原理都一样,选择其中之一进行了解即可.若文章有错误或不足的地方,希望您能不吝指出! 目录1. 伸展树的介绍2. 伸展树的C实现3. 伸展树的C测试

概要 上一章介绍了伸展树的基本概念,并通过C语言实现了伸展树.本章是伸展树的C++实现,后续再给出Java版本.还是那句老话,它们的原理都一样,择其一了解即可. 目录1. 伸展树的介绍2. 伸展树的C++实现(完整源码)3. 伸展树的C++测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3604258.html 更多内容: 数据结构与算法系列 目录 (01) 伸展树(一)之 图文解析 和 C语言的实现(02) 伸展树(二)之 C++的实现(0

概要 前面分别通过C和C++实现了伸展树,本章给出伸展树的Java版本.基本算法和原理都与前两章一样.1. 伸展树的介绍2. 伸展树的Java实现(完整源码)3. 伸展树的Java测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3604286.html 更多内容: 数据结构与算法系列 目录 (01) 伸展树(一)之 图文解析 和 C语言的实现(02) 伸展树(二)之 C++的实现(03) 伸展树(三)之 Java的实现 伸展树的介绍 伸展树(

AVL树(带有平衡条件的二叉查找树) 定义:一棵AVL树是其每个节点的左子树和右子树的高度最多差1的二叉查找树. 为什么要使用AVL树(即为什么要给二叉查找树增加平衡条件),已经在我之前的博文中说到过:http://www.cnblogs.com/sage-blog/p/3864640.html AVL树的高度:最大为 1.44log(N+2)-1.328,实际上的高度只比 logN 稍微多一点. 当进行插入操作时,我们需要更新通向根节点的路径上那些节点的所有平衡信息,而插入操作隐含的困难是插入

转自http://blog.csdn.net/gabriel1026/article/details/6311339 平衡二叉树在进行插入操作的时候可能出现不平衡的情况,AVL树即是一种自平衡的二叉树,它通过旋转不平衡的节点来使二叉树重新保持平衡,并且查找.插入和删除操作在平均和最坏情况下时间复杂度都是O(log n) AVL树的旋转一共有四种情形,注意所有旋转情况都是围绕着使得二叉树不平衡的第一个节点展开的. 1. LL型 平衡二叉树某一节点的左孩子的左子树上插入一个新的节点,使得该节点不再平