我想找到一种快速算法，以便找到与平面上给定点最近的x个点。我们实际上处理的点并不多(在1,000到100,000之间)，但我需要这些点中的每一个点的x个最近点。(其中x通常介于5和20之间。)我需要用C#编写它。关于用例的更多上下文:这些点是map上的坐标。(我知道，这意味着我们并不是在谈论一个平面，但我希望避免处理投影问题。)在端点附近有很多其他点应该显示为红色，没有太多的点靠近它们的点应显示为绿色。在这两个极端之间，点在颜色渐变上。 最佳答案 您需要的是适合组织平面中点的数据结构。K-D-Tree经常用于这种情况。参见k-dtr
我的目标是为长度为42个不区分大小写的字母数字字符的字符串生成一个6个字符的短哈希字符串(可能包含字符[A-Z][a-z][0-9])。唯一性是关键要求。安全性或性能并不是那么重要。是否有特定的算法可以给出此结果，或者我应该坚持截断MD5哈希或SHA-1哈希(Likeinthisquestion)？如果是，发生碰撞的概率是多少？ 最佳答案 最好的选择是截断众所周知的散列函数(MD5或SHA系列)，因为这些算法具有统计上良好的散列值均匀分布(并且还使用完整的散列，而不仅仅是6个字符)。现在一些碰撞概率的计算-Numberoflette
在C#.net平台上避免SQL注入(inject)的最佳方法是什么。如果有的话，请发布C#实现。 最佳答案 不需要算法-只是不使用字符串连接来构建SQL语句。请改用SqlCommand.Parameters集合。这会执行所有必要的值转义(例如将'替换为'')并确保该命令是安全的，因为其他人(即Microsoft)已经完成了所有测试.例如调用存储过程:using(varconnection=newSqlConnection("..."))using(varcommand=newSqlCommand("MySprocName",conn
我的应用程序分配了大量内存(数百万个小对象，总计几千兆字节)并保留了很长时间。.NET是否在浪费时间检查所有这些数据以对其进行GC？第2代GC(检查所有对象)多久发生一次？有什么方法可以降低它的频率或暂时抑制它的发生吗？我确切地知道什么时候我准备好收集大量内存，有什么方法可以优化它吗？我目前正在调用GC.Collect();GC.WaitForPendingFinalizers();那时。更新:性能计数器“GC时间百分比”显示平均为10.6%。 最佳答案 除非您可以确认垃圾收集器正在主动降低应用程序的性能，否则您不应采取措施削弱运行
我目前正在寻找一种简单且轻量级的算法来比较两个简单的字符串。例如，如果我们采用这两个字符串:“敏捷的棕色狐狸跳过懒惰的狗”“聪明的棕色狐狸战胜了疯狗”它应该告诉我第二个单词的两个首字母不同，等等。现在我有一个比较单词的非常简单的算法://////Makeadiffbetweentwostringsandreturnswordsindices////////////publicstaticListDiff(stringa,stringb){Listindices=newList();string[]asplit=a.Split('');string[]bsplit=b.Split('')
这是一道算法题，我有解法但是有性能问题。QuestionDescriptionTherearenvariablesandmrequirements.Requirementsarerepresentedas(xInputFormat:Firstlineoftheinputcontainstwointegersnandm.Thenfollowingmlineseachcontaining2space-seperatedintegersxandy,whichmeansarequirement(xOutputFormat:Outputtheanswerinoneline.Constraints
所以我在使用ListView的Xamarin.Forms应用程序(在Android上)中遇到了性能问题。原因是，因为我在ListView的ItemTemplate中使用了一个非常复杂的自定义控件。为了提高性能，我在自定义控件中实现了很多缓存功能，并将ListView的CachingStrategy设置为RecycleElement。性能并没有变得更好。所以我深入挖掘，试图找出原因。我终于注意到了一些非常奇怪的错误，并将其隔离在一个新的空应用程序中。代码如下:主页.xaml测试控件.cspublicclassTestControl:Grid{staticintid=0;intmyid;p
现在，每个遗传C#库(A.Forge、遗传算法框架、GeneticSharp)似乎只评估单个Chromosome，然后使用各种选择方法之一来创建新一代.由于我的问题涉及两个AI相互对抗，因此单独评估它们的适应性有点困难。虽然游戏足够简单，可以创建一些表面障碍(AI不直接交互，但障碍会发送给其他游戏)，这会让我获得一些抽象的适应性，但这并不是“真正的”交易.这些库似乎也没有提供我可以实现这种评估方法的另一个接口(interface)。是否有其他框架允许这样做，还是我需要从头开始？ 最佳答案 每个遗传算法库都应该有一些方法供您定义适应度
想象一下下面的类型:publicstructAccount{publicintId;publicdoubleAmount;}同步两个的最佳算法是什么IList在C#2.0中？(没有linq)？第一个列表(L1)是引用列表，第二个(L2)是根据第一个来同步的:L2中不再存在于L1中的所有帐户必须从L2中删除必须更新L1中仍然存在的L2中的所有帐户(金额属性)所有在L1中但尚未在L2中的帐户必须添加到L2Id标识帐户。找到一种朴素且有效的算法并不难，但我想知道是否有一种智能解决方案可以在不破坏可读性和性能的情况下处理这种情况。编辑:帐户类型无关紧要，可以是一个类，具有属性、相等成员等。L1
我有两个句子需要相互比较。最终结果是一个句子在另一个句子中包含多少百分比，我的问题是我有100.000条记录需要与另外10条记录进行比较。那是1.000.000次循环，这在我的算法中非常慢。这是我正在使用的算法:privatedoubleBreakStringsAndCheck(strings1,strings2){if(s1==null||s2==null||s1.Length==0||s2.Length==0)return(double)0;string[]firstArray=s1.Split('');string[]secondArray=s2.Split('');if(fir
