转自 http://blog.sina.com.cn/s/blog_78ea87380101ehk3.html 此文实现一个简单的的水面效果,主要是法线贴图, 效果图如下:   此文分为三部分:vertexShader, fragmentShader, main;   vertexShader:   varying vec3 lightdir;           //切线空间灯光向量; varying vec3 eyedir;             //切线空间眼点向量; varying v

翻译:GLSL的顶点位移贴图 翻译自: Vertex Displacement Mapping using GLSL 译者: FreeBlues 说明: 之所以选择这篇文档, 是因为现在但凡提到位移贴图(Displacement Mapping), 都要求设备支持镶嵌细分(tessellates), 但是目前大多数的移动设备都不支持这个特性, 而本文的年代比较久远(2006~2008), 那时的设备更不可能支持镶嵌细分了, 说明位移贴图并非必需镶嵌细分这个特性, 也意味着本文的实现方法可以在大多

图--双链式存储结构 顶点 和 边 的定义 1.Vertex.java 2.Edge.java 3.AbstractGraph.java 1. public class Vertex {private Object info;//顶点信息private LinkedList adjacentEdges;//顶点的邻接边表private LinkedList reAdjacentEdges;//顶点的逆邻接边表,无向图时为空private boolean visited;//访问状态private

1.example_osganimate一)演示了路径动画的使用(AnimationPath.AnimationPathCallback),路径动画回调可以作用在Camera.CameraView.MatrixTransform.PositionAttitudeTransform等四种类型的节点上.二)演示了osgSim::OverlayNode的使用 2.example_osganimationeasemotion一)演示了osgAnimation::EaseMotion的使用,EaseMot

OSG中的示例程序简介 转自:http://www.cnblogs.com/indif/archive/2011/05/13/2045136.html 1.example_osganimate一)演示了路径动画的使用(AnimationPath.AnimationPathCallback),路径动画回调可以作用在Camera.CameraView.MatrixTransform.PositionAttitudeTransform等四种类型的节点上.二)演示了osgSim::OverlayNode

OSG中的示例程序简介 1.example_osganimate一)演示了路径动画的使用 (AnimationPath.AnimationPathCallback),路径动画回调可以作用在Camera.CameraView. MatrixTransform.PositionAttitudeTransform等四种类型的节点上.二)演示了osgSim::OverlayNode的使用 2.example_osganimationeasemotion一)演示了osgAnimation::EaseMot

osg::Shape类 继承自osg::Object类: osg::Shape类是各种内嵌几何体的基类,不但可以用于剔除和碰撞检测,还可用于生成预定义的几何体对象: 常见的内嵌几何体包括: osg::ShapeDrawable类: 派生自osg::Drawable类: 在osg::ShapeDrawable类的构造函数中提供了关联osg::Shape的方法: 同时,因为它继承自osg::Drawable类,所以它的实例需要被添加到叶节点中才能被实例绘制. createTexturedQuadGe

1.example_osganimate一)演示了路径动画的使用(AnimationPath.AnimationPathCallback),路径动画回调可以作用在Camera.CameraView.MatrixTransform.PositionAttitudeTransform等四种类型的节点上.二)演示了osgSim::OverlayNode的使用 2.example_osganimationeasemotion一)演示了osgAnimation::EaseMotion的使用,EaseMot

在很多时候,直接指定纹理坐标是非常不方便的,如曲面纹理坐标,只有少数的曲面(如圆锥.圆柱等)可以在不产生扭曲的情况下映射到平面上,其他的曲面在映射到表面时都会产生一定程度的扭曲.一般而言,曲面表面的曲率越大,纹理所需要的扭曲度就越大.这时,直接指定纹理坐标可能是一件非常困难的事情了. 下面的示例,通过一个纹理坐标生成器(继承自osg::NodeVisitor访问器)遍历模型的所有顶点及法线,然后根据顶点.法线及一定的比例来确定纹理坐标. #include <osgViewer/Viewer>

图的连通性问题:无向图的连通分量和生成树,所有顶点均由边连接在一起,但不存在回路的图. 设图 G=(V, E) 是个连通图,当从图任一顶点出发遍历图G 时,将边集 E(G) 分成两个集合 T(G) 和 B(G).其中 T(G)是遍历图时所经过的边的集合,B(G) 是遍历图时未经过的边的集合.显然,G1(V, T) 是图 G 的极小连通子图,即子图G1 是连通图 G 的生成树. 深度优先生成森林   右边的是深度优先生成森林: 连通图的生成树不一定是唯一的,不同的遍历图的方法得到不同的生成树;从不

点 //类名:Vertex //属性: //方法: class Vertex{ public char label; //点的名称,如A public boolean wasVisited; public Vertex(char lab){ //构造函数 label = lab; wasVisited = false; } } 建立无权图,添加新的顶点,添加边,显示顶点,返回一个和v邻接的未访问顶点,无权图的深度搜索,广度搜索,基于深度搜索的最小生成树,删除顶点,有向图的拓扑排序 //类名:Gr

图一.概念.图: 是一种复杂的非线性数据结构.图的二元组定义: 图 G 由两个集合 V 和 E 组成,记为:G=(V, E)  其中: V 是顶点的有穷非空集合,E 是 V 中顶点偶对(称为边)的有穷集. 通常,也将图 G 的顶点集和边集分别记为 V(G) 和 E(G) . E(G) 可以是空集.若 E(G) 为空,则图 G 只有顶点而没有边. 有向图: 若图 G 中的每条边都是有方向的,则称 G 为有向图 (Digraph) .无向图: 若图 G 中的每条边都是没有方向的,则称 G 为无向图

写在前面:我真的不知道图的割点是什么.... 看见ftp图论专题里面有个dfnlow的一个文档,于是怀着好奇的心情打开了这个罪恶的word文档,,然后就开始漫长的P1230的征讨战.... 图的割点是这样的: path1=暴力 枚举每一个点,如果去掉这个点就可以使图断开,那么这个点就是割点(时间复杂度O(N(N+M))) path2=tarjan 从任意一个点开始遍历,记录遍历的顺序,然后对正在遍历的点进行一次深度优先遍历,但是此次遍历不允许经过这个点,看看还能不能回到前一个点 这时候我们就可以

osg使用过一年,阅读过一部分源代码,vtk也断续使用过三四年了,ogre研究的比较深入,基本上比较熟悉它的整体结构,说说个人的看法 vtk是一个算法库,里面包括了很多挺不错的算法,如果做有限元云图,等值线,特别是医疗方面的算法,有很大的参加价值,我曾经把它的等值线算法提取出来 一个类就可以实现,主要函数就三四个,而且同时实现了云图,等值线,比网上的追踪算法要简单许多,它是一种栅格算法,国外的的维基百科有介绍,但是维基百科上的介绍和vtk的也不完全一样,虽然思路是一致的.vtk的渲染效率应该不是

本文参考自<复杂性思考>一书的第二章,并给出这一章节里我的习题解答. (这书不到120页纸,要卖50块!!,一开始以为很厚的样子,拿回来一看,尼玛.....代码很少,给点提示,然后让读者自己思考怎么实现) 先定义顶点和边 class Vertex(object): def __init__(self, label=''): self.label = label def __repr__(self): return 'Vertex(%s)' % repr(self.label) # __repr

Ⅰ.功能: .创建图 .展示全图 .添加顶点 .添加边 .删除顶点 .删除边 .查看指定边权值 .修改指定边权值 .输出两点间的所有简单路及路径对应权值 .销毁图 ps:关于9,如果不存在任何简单路,输出“不存在任何简单路”.简单路:不含重复顶点的路.如 5是简单路, 5不是简单路.可以想见,对于大多数问题,非简单路是没有 研究意义的.如从北京到上海的路线,多次经过同一地点的路线是没有研究价值的. Ⅱ.不足: .代码冗长,复用率低.原因是有些操作基本相同但又有细微不同(如goto mark6;g

目录: 图的过滤 图视图 -- 组合图视图 名词解释: filter:过滤 mask:屏蔽 inverted parameter:倒参数 overhead:开销 minimum spanning tree:最小生成树 betweenness centrality: GraphView:一个类 regular graphs:正则图 图的过滤 graph-tool的一个很好的特性就是"动态"地过滤边或顶点. 过滤是指暂时地屏蔽顶点/边,实际上并不是真正地删除,可以很容易地恢复. 需要被过滤

快刀初试:Spark GraphX在淘宝的实践 作者:明风 (本文由团队中梧苇和我一起撰写,并由团队中的林岳,岩岫,世仪等多人Review,发表于程序员的8月刊,由于篇幅原因,略作删减,本文为完整版) 对于网络科学而言,世间万物都可以抽象成点,而事物之间的关系都可以抽象成边,并根据不同的应用场景,生成不同的网络,因此整个世界都可以用一个巨大的复杂网络来代表.有关复杂网络和图算法的研究,在最近的十几年取得了巨大的进展,并在多个领域有重要的应用. 作为最大的电商平台,淘宝上数亿买家和卖家,每天产生数

1.问题描写叙述与理解 深度优先搜索(Depth First Search.DFS)所遵循的策略.如同其名称所云.是在图中尽可能"更深"地进行搜索. 在深度优先搜索中,对最新发现的顶点v若此顶点尚有未探索过从其出发的边就探索之. 当v的全部边都被探索过.搜索"回溯"到从其出发发现顶点v的顶点.此过程继续直至发现全部从源点可达的顶点.若图中还有未发现的顶点,则以当中之中的一个为新的源点反复搜索.直至全部的顶点都被发现.与BFS中源顶点是指定的稍有不同. DFS搜索轨迹

设f(n)为所求答案 g(n)为n个顶点的非联通图 则f(n) + g(n) = h(n) = 2^(n * (n - 1) / 2) 其中h(n)是n个顶点的联图的个数 这样计算 先考虑1所在的连通分量包含哪些顶点 假设该连通分量有k个顶点 就有C(n - 1, k - 1)种集合 确定点集后,所在的连通分量有f(k)种情况.其他连通分量有 h(n - k)种情况 因此有递推公式.g(n) = sum{ C(n - 1, k - 1) * f(k) * h(n - k)} 其中k = 1,2.

搜索一个图是有序地沿着图的边訪问全部定点, 图的搜索算法能够使我们发现非常多图的结构信息, 图的搜索技术是图算法邻域的核心. 一. 图的两种计算机表示 1. 邻接表: 这样的方法表示稀疏图比較简洁紧凑. typedef struct{ int adjvex;//邻接顶点的位置 struct ArcNode *next; int weight;//边的权重 }ArcNode; typedef struct{ VertexType data; ArcNode *firstarc; }VNode, A