继续图形学之旅,我们已经解决了如何画线和画圆的问题,接下来要解决的是,如何往一个区域内填充颜色?对一个像素填充颜色只需调用SetPixel之类的函数就行了,所以这个问题其实就是:如何找到一个区域内的所有像素? 区域的表示方法 定义一个区域可以有两种方法,即内点表示法和边界表示法,内点表示就是指用一种颜色表示区域内的点,只要当前像素是这种颜色就在区域内,边界表示就是用一种颜色表示区域边界,只要当前像素是这种颜色就表示到达了区域边界. 简单的种子填充算法 最简单暴力的填充算法即是从区域内一点出发,向

负载均衡,集群必须要掌握,下面介绍的负载均衡的几种算法.   1 .轮询,即所有的请求被一次分发的服务器上,每台服务器处理请求都相同,适合于计算机硬件相同.   2.加权轮询,高的服务器分发更多的请求.按照配置的权重分发请求,比如某台服务器一次给它两个请求处理.   3.随机分配.简单实用   4.最少连接,计算计算机的处理连接数,把 请求分发给连接最少的应用服务器.应该说这是最符合负载均衡算法的.   5.源地址散列,根据来源IP 的Hash算法,获取某台服务器.这个IP的上下文信息会被存储在

iOS中分页的几种算法 总记录数:totalRecord 每页最大记录数:maxResult 算法一: totalPage = totalRecord % maxResult == 0 ? totalRecord / maxResult : totalRecord / maxResult + 1 ; 算法二:(推荐) totalPage = (totalRecord + maxResult -1) / maxResult;  (其中maxResult  - 1 就是 totalRecord /

一.算法 算法是以函数模板的形式实现的.常用的算法涉及到比较.交换.查找.搜索.复制.修改.移除.反转.排序.合并等等. 算法并非容器类型的成员函数,而是一些全局函数,要与迭代器一起搭配使用. 算法的优势在于只需实作一份,可以适应所有的容器,不必为每一种容器量订制.也可以与用户定义的容器搭配. 算法尾词: _if 比如find(按某个值来查找),find_if(按某个条件来查找) _copy 这个尾词用来表示在算法中,元素不光被操作,还会被复制到目标区间.比如reverse.reverse_co

package common; import java.util.ArrayList; import java.util.BitSet; import java.util.List; import java.util.Random; public class BitMapDemo { /** * 有1千万个随机数,随机数的范围在1到1亿之间.现在要求写出一种算法,将1到1亿之间没有在随机数中的数求出来? * @author Administrator * */ public static voi

浅析负载均衡的6种算法,Ngnix的5种算法.浮生偷闲百家号03-21 10:06关注内容导读其实际效果越来越接近于平均分配调用量到后端的每一台服务器,也就是轮询的结果.源地址哈希的思想是根据获取客户端的IP地址,通过哈希函数计算得到的一个数值,用该数值对服务器列表的大小进行取模运算,得到的结果便是客服端要访问服务器的序号.采用源地址哈希法进行负载均衡,同一IP地址的客户端,当后端服务器列表不变时,它每次都会映射到同一台后端服务器进行访问.不同的后端服务器可能机器的配置和当前系统的负载并不相同

最近再学习算法和数据结构,推荐一本书:Data structures and Algorithm analysis in Java 3rd 以下的四种算法出自本书 四种最大子序列和的算法: 问题描述 给定(可能有负数)整数a(1).a(2).……a(n),求 a(1)+a(2)+……+a(j)的最大值.为方便起见,若所有的整数为负数,则最大子序列和为0. 也就是:在一系列整数中,找出连续的若干个整数,这若干个整数之和 最大. 第一种:穷举所有可能,由于嵌套三层for循环,运行时间O(N^3) p

import java.security.MessageDigest; public class SignatureSHA { public static String signSHA(String sha,Object ...arguments){ try{ StringBuffer stringSignTemp = new StringBuffer(); for (int i = 0; i < arguments.length; i++) { stringSignTemp.append(ar

Lonely Pixel I 两种算法之间的性能比较 今天参加LeetCode Weekly Contest 22,第二题 "Lonely Pixel I" 问题描述如下: Given a picture consisting of black and white pixels, find the number of black lonely pixels. The picture is represented by a 2D char array consisting of 'B'

"求线段交点"是一种非常基础的几何计算, 在很多游戏中都会被使用到. 下面我就现学现卖的把最近才学会的一些"求线段交点"的算法总结一下, 希望对大家有所帮助. 本文讲的内容都很初级, 主要是面向和我一样的初学者, 所以请各位算法帝们轻拍啊 嘎嘎 引用 已知线段1(a,b) 和线段2(c,d) ,其中a b c d为端点, 求线段交点p .(平行或共线视作不相交) =============================== 算法一: 求两条线段所在直线的交点, 再

背景建模技术(二):BgsLibrary的框架.背景建模的37种算法性能分析.背景建模技术的挑战 1.基于MFC的BgsLibrary软件下载 下载地址:http://download.csdn.net/detail/frd2009041510/8691475 该软件平台中包含了37种背景建模算法,可以显示输入视频/图像.基于背景建模得到的前景和背景建模得到的背景图像,还可以显示出每种算法的计算复杂度等等.并且,测试的可以是视频.图片序列以及摄像头输入视频.其界面如下图所示: 2.BgsLibr

最小生成树 通俗解释:一个连通图,可将这个连通图删减任意条边,仍然保持连通图的状态并且所有边权值加起来的总和使其达到最小.这就是最小生成树 可以参考下图,便于理解 原来的图: 最小生成树(蓝色线): 最小生成树主要有prim和kruskal两种算法 其中prim可以用优先队列实现,kruskal使用并查集来实现 两种算法针对于不同的数据规模有不同的效率,根据不同的题目可以选择相应的算法. 经典最小生成树算法应用的案例如HDU-1863这个问题 概述: 省政府"畅通工程"的目标是使全省任

相信不少开发者已经或多或少对百度EasyDL有所耳闻或有所尝试,作为零算法基础实现图像分类和物体检测的”神器”,支持使用少量训练数据,使用通用算法训练,就能很快得到一个图像分类模型.最近百度EasyDL又增加了新的算法AutoDL Transfer (高精度算法).AutoDL Transfer是百度研发的AutoDL技术之一,结合模型网络结构搜索.迁移学习技术.并针对用户数据进行自动优化的模型,与通用算法相比,训练时间稍长,但更适用于图像的细分类场景,例如,通用算法可适用于区分猫和狗,但如果要

最短路算法&模板 最短路问题是图论的基础问题.本篇随笔就图论中最短路问题进行剖析,讲解常用的三种最短路算法:Floyd算法.Dijkstra算法及SPFA算法,并给出三种算法的模板.流畅阅读本篇博客需要有图论的基础知识,了解什么是图,什么是最短路,以及一些基本语法知识和算法基础. 1.Floyd算法 我个人认为,Floyd算法是三种最短路算法中最简单.最好理解的算法.它的适用范围是任意两点之间的最短路.这一点是其他两种算法(单源最短路)无法比拟的.它的实现思路也很简单:用三重循环,枚举断点.起始

c语言求回文数的三种算法的描述 题目描述 注意:(这些回文数都没有前导0) 1位的回文数有0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 共10个: 2位的回文数有11,22,33,44,55,66,77,88,99 共9个: * 请问:n位的回文数有多少个?请编写一个递归函数来解决此问题!!! [输入形式]一行一个正整数,代表多少位 [输出形式]一行一个正整数,代表回文诗的个数 [样例输入]2 [样例输出]9 输入: 3 输出: 90 输入: 5 输出: 900 输入: 10 输出: 90000 输入

转载地址:http://blog.csdn.net/smartbetter/article/details/54017759 有两句话是这么说的: 1)算法和数据结构就是编程的一个重要部分,你若失掉了算法和数据结构,你就把一切都失掉了. 2)编程就是算法和数据结构,算法和数据结构是编程的灵魂. 注意,这可不是我说的,是无数程序员总结的,话说的很实在也很精辟,若想长久可持续发展,多研究算法还是很有必要的,今天我给大家说说加密算法中的对称加密算法,并且这里将教会大家对称加密算法的编程使用.包含DES

参考网址:图文详解两种算法:深度优先遍历(DFS)和广度优先遍历(BFS) - 51CTO.COM 深度优先遍历(Depth First Search, 简称 DFS) 与广度优先遍历(Breath First Search)是图论中两种非常重要的算法,生产上广泛用于拓扑排序,寻路(走迷宫),搜索引擎,爬虫等,也频繁出现在 leetcode,高频面试题中. 本文将会从以下几个方面来讲述深度优先遍历,广度优先遍历,相信大家看了肯定会有收获. 深度优先遍历,广度优先遍历简介 习题演练 DFS,BFS

一.神经网络算法: 1 import pandas as pd 2 from keras.models import Sequential 3 from keras.layers.core import Dense, Activation 4 import numpy as np 5 # 参数初始化 6 inputfile = 'C:/Users/76319/Desktop/bankloan.xls' 7 data = pd.read_excel(inputfile) 8 x_test = da

前言: 不少搞IT的朋友听到“算法”时总是觉得它太难,太高大上了.今天,跟大伙儿分享一个比较俗气,但是却非常高效实用的算法,如标题所示Union-Find,是研究关于动态连通性的问题.不保证我能清晰的表述并解释这个算法,也不保证你可以领会这个算法的绝妙之处.但是,只要跟着思路一步一步来,相信你一定可以理解它,并像我一样享受它. ----------------------------------------- 为了便于引入算法,下面我们假设一个场景: 假设现在有A,B两人素不相识,但A通过熟人甲

我们在开始假定: 1:数据是单方向传递,另一个窗口只发送确认. 2:接收方的缓存足够大,因此发送方的大小的大小由网络的拥塞程度来决定. 一:慢开始算法和拥塞避免算法 发送方会维持一个拥塞窗口,刚开始的拥塞窗口和发送窗口相等,一般开始均设置1,然后我们每收到一个确认,就让拥塞窗口大小变为原来的两倍,接着发送分组也是原来的两倍,以此类推,当窗口值等于16(慢开始门限),然后我们开始采用"加法增大"的策略,即不在以2倍的方式增加,而是转变为每次加1的方式.直到网络拥塞.我们开始采用"

一.集群简介 什么是集群 计算机集群简称集群是一种计算机系统,它通过一组松散集成的计算机软件和/或硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作.在某种意义上,他们可以被看作是一台计算机.集群系统中的单个计算机通常称为节点,通常通过局域网连接,但也有其它的可能连接方式.集群计算机通常用来改进单个计算机的计算速度和/或可靠性.一般情况下集群计算机比单个计算机,比如工作站或超级计算机性能价格比要高得多. 集群就是一组独立的计算机,通过网络连接组合成一个组合来共同完一个任务 LVS在企业架构中的位置: 以上的