书接上回,上回书说道搜索优化在ARPG类游戏中的应用,并举了一些栗子,今天我们就来具体的完成一个的创建标题:创建鄙人会2中方法 ,一种是循环式,另一种是递归式,我更倾向于递归式创建,因为这种创建方式比较自然,简洁,也很好理解,下面来介绍一下如何使用递归方式创建一个本系列文章均采用AS3编写,如有不懂的地方,请自行查阅相关语法首先,我们创建一个类,NodeTree.as为了方
参考:原博客地址还有c++源码。。。索引的基本思想是将地理空间递归划分为不同层次的树结构。它将已知范围的空间等分成个相等的子空间,如此递归下去,直至的层次达到一定深度或者满足某种要求后停止分割。的结构比较简单,并且当空间数据对象分布比较均匀时,具有比较高的空间数据插入和查询效率,因此是GIS中常用的空间索引之一。常规的结构如图所示,地理空间对象都存储在叶子节点上,中间节
代码如有需要会整理上传~一.实验要求能够正确的对图像建立;对于输入的图像,能够输出模糊的结果对颜色相近的区域进行模糊 二.实现思路背景知识理解 PPM文件格式理解PPM 是通过RGB三种颜色显现的图像(pixmaps)每个图像文件的开头都通过2个字节「magic number」来表明文件格式的类型(PBM, PGM, PPM),以及编码方式(ASCII 或 Binary),magic
原题链接给你一个 n * n 矩阵 grid ,矩阵由若干 0 和 1 组成。请你用表示该矩阵 grid 。 你需要返回能表示矩阵的 的根结点。 注意,当 isLeaf 为 False 时,你可以把 True 或者 False 赋值给节点,两种值都会被判题机制 接受 。 数据结构中,每个内部节点只有个子节点。此外,每个节点都有两个属性: val:储存叶子结点所代表的区域的值。
前序也被称为Q(Q-Tree)。广泛应用于图像处理、空间数据索引、2D中的快速碰撞检测、存储稀疏数据等,而八(Octree)主要应用于3D图形处理。对游戏编程,这会很有用。本文着重于对与八的原理与结构的介绍,帮助您在脑海中建立与八的基本思想。本文并不对这两种数据结构同时进行详解,而只对进行详与八的结构与原理(Q-Tree)是一种
# Java 实现的教程 ## 1. 引言 是一种用于分割二维空间的树状数据结构。它将一个区域递归地分割成个子区域,每个子区域可以再继续被分割,直到满足某些终止条件(例如,达到最细的分辨率或某个区域内的点数低于某个阈值)。在这篇文章中,我们将系统地学习如何在 Java 中实现。 ## 2. 实现流程 为帮助您更好地理解实现过程,我们列出了主要步骤和相应的代码段。 |
原创 10月前
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先看一下效果 同屏100个对象 算法的优点是检测效率和对象数量无关,只和的深度有关该算法广泛运用在游戏AI搜索,多物体碰撞检测等场合。建树var levelIndex:int = 0; var columeIndex:int; var rowIndex:int; while(levelIndex < maxTre
# Python科普 ## 引言 在计算机科学中,(Quadtree)是一种用于二维空间划分的数据结构。它将平面空间划分为个象限,并将每个象限再细分为个子象限,如此递归下去。广泛应用于图像处理、地理信息系统和计算机图形学等领域。本文将介绍的基本概念、构造方法和Python代码示例。 ## 的概念 是一种特殊的树形结构,其每个节点最多有个子节点。每个
原创 2023-12-23 09:24:41
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碰撞检测方案()   LofterAltair 关注 2018.08.04 13:04* 字数 653 阅读 887评论 0喜欢 4最近公司要做一个类似于球球大作战的项目,游戏运行中会不断进行大量的碰撞检测,需要适合的碰撞检测方案,所以在网上搜索了一下资料。下面是找到的几种方案。方案一:循环遍历:在游戏场景运行期间,会每帧调用update(),在upd
题目类型: 数据结构, 二 题意与背景:同二一样,也是一种数据结构,是一种每个节点最多有个子树的数据结构。一个是可以表示格式用于编码图像。背后的基本思想是,  任何图像可以分为个象限,每个象限也可以再次被分割成4个亚象限,等等。因此是在二维图片中定位像素的唯一适合的算法。当然, 如果一整幅图只有一种一种颜色,那么可以只用一个单一的节点表示。一般来说, 如果
索引(Quadtree),类似于前面介绍的网格索引,也是对地理空间进行网格划分,对地理空间递归进行分来构建,本文将在普通的基础上,介绍一种改进的索引结构。       首先,先介绍一个GIS(Geographic Information System)或者计算机图形学上非常重要的概念——最小外包矩形(MBR-Mi
索引的基本思想是将地理空间递归划分为不同层次的树结构。它将已知范围的空间等分成个相等的子空间,如此递归下去,直至的层次达到一定深度或者满足某种要求后停止分割。的结构比较简单,并且当空间数据对象分布比较均匀时,具有比较高的空间数据插入和查询效率,因此是GIS中常用的空间索引之一。常规的结构如图所示,地理空间对象都存储在叶子节点上,中间节点以及根节点不存储地理空间对象。&n
编码这里是使用数组去模拟影像。点击下载源码 (有几个样例数据,程序源码,一个简单实用录屏)先写2个类 QuadNode,QuadTree 2个类using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Drawing; using QuadTr
算法     索引的基本思想是将地理空间递归划分为不同层次的树结构。它将已知范围的空间等分成个相等的子空间,如此递归下去,直至的层次达到一定深度或者满足某种要求后停止分割。的结构比较简单,并且当空间数据对象分布比较均匀时,具有比较高的空间数据插入和查询效率,因此是GIS中常用的空间索引之一。常规的结构如图所示,地理空间对象都
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计算机科学中的▪ 二▪ 二查找▪ 笛卡尔▪ Top tree▪ T自平衡二查找▪ AA▪ AVL▪ 红黑▪ 伸展▪ 堆▪ 节点大小平衡B▪ B▪ B+▪ B*▪ Bx▪ UB▪ 2-
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1、先序遍历先序遍历按照根结点->左孩子->右孩子的顺序进行访问。1.递归遍历void preOrder1(BiTree *root) { if(root != NULL) { cout<<root->key<<" "; preOrder1(root->left); preOrder1(
题目描述给你一个 n * n 矩阵 grid ,矩阵由若干 0 和 1 组成。请你用表示该矩阵 grid 。你需要返回能表示矩阵的 的根结点。注意,当 isLeaf 为 False 时,你可以把 True 或者 False 赋值给节点,两种值都会被判题机制 接受 。数据结构中,每个内部节点只有个子节点。此外,每个节点都有两个属性: val:储存叶子结点所代表的区域的值。1 对
https://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=233 参考了刘汝佳的算法,写得太妙了。 因为最多是1024块,所以每行每列最多是32,利用先序遍历,一旦是
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文章目录题目示例思路题解 题目给你一个 n * n 矩阵 grid ,矩阵由若干 0 和 1 组成。请你用表示该矩阵 grid 。你需要返回能表示矩阵的 的根结点。注意,当 isLeaf 为 False 时,你可以把 True 或者 False 赋值给节点,两种值都会被判题机制 接受 。数据结构中,每个内部节点只有个子节点。此外,每个节点都有两个属性:val:储存叶子结点所
题目427.建立题目大意给你一个 n * n 矩阵 grid ,矩阵由若干 0 和 1 组成。请你用表示该矩阵 grid 。你需要返回能表示矩阵的 的根结点。注意,当 isLeaf 为 False 时,你可以把 True 或者 False 赋值给节点,两种值都会被判题机制 接受 。数据结构中,每个内部节点只有个子节点。此外,每个节点都有两个属性: val:储存叶子结点所
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