我正在处理计算机图形学。我想表示一条有两个端点的线，然后我想要我的Line2d类有一个返回Vector2d的方法对象。假设，我有以下类(class):structPoint2d{intx;inty;};然后，我可以很容易地用两点表示一条线段:classLineSegment2d{private:Point2dstart;Point2dend;public:......};根据定义，vector由大小和方向组成。classVector2d{private:Point2dp;public:doubleMagnitude(void);PointComponent(void);Vector2d
我有一条射线，我需要找到它命中的最近线段。我认为如果我先对线段进行排序，可以在O(logn)时间内完成此操作，但我不记得如何对它们进行排序......我认为某种树最有效，但我该如何排序他们的起点和终点？如果可能的话，我还想快速插入到这个数据结构中。一条射线与一条线段有很多代码，但我需要一些关于一条射线与多条线段的代码...我不知道要用谷歌搜索什么术语。适当文章的链接很好，C++代码更好。谢谢!:)PS:线段实际上是非自相交多边形的边，按CCW顺序排序...但我认为以不同的方式排序它们可能有一些优势？这都是二维的。再三考虑，我不完全确定这是否可能。某种空间划分可能会有所帮助，但除此之
我正在尝试实现线段和平面相交测试，该测试将根据它是否与平面相交返回true或false。它还将返回线相交平面上的接触点，如果线不相交，如果线段是一条射线，该函数仍应返回交点。我使用了ChristerEricson的实时碰撞检测中的信息和代码，但我认为我没有正确实现它。我使用的平面来自三角形的法线和顶点。在平面上找到交点的位置就是我想要的，不管它是否位于我用来导出平面的三角形上。函数的参数如下:contact=thecontactpointontheplane,thisiswhatiwantcalculatedray=B-A,simplythelinefromAtoBrayOrigin=
我正在实现一个线段树，以便能够快速回答数组A中的以下查询:查询i,j:范围(i,j)内所有元素的总和updatei,j,k:将k添加到range(i,j)中的所有元素这是我的实现:typedeflonglongintt;constintmax_num=100000,max_tree=4*max_num;inttA[max_num],ST[max_tree];voidinitialize(intnode,intbe,inten){if(be==en){ST[node]=ST[be];}else{initialize(2*node+1,be,(be+en)/2);initialize(2*
很难说出这里要问什么。这个问题模棱两可、含糊不清、不完整、过于宽泛或夸夸其谈，无法以目前的形式得到合理的回答。如需帮助澄清此问题以便重新打开，visitthehelpcenter.关闭11年前。假设我在笛卡尔坐标系中给出了线段的数量。每条线被指定为[x0,y0]和[x1,y1]。算法应该找到与最大线数相交的垂线。在此示例中，它跨越四行:什么算法可以用最小的复杂度做到这一点？(我更喜欢c++，但某种伪代码也可以)P.S需要考虑的一点是当几条线在同一个x坐标中开始/结束时谢谢。
我知道这个问题可以使用修改后的归并排序来解决，我也编写了相同的代码。现在我想用SegmentTree来解决这个问题。基本上，如果我们从右到左遍历数组，那么我们必须计算“有多少值大于当前值”。SegmentTree是怎么实现这个东西的？我们必须在线段树节点上存储什么类型的信息？如果可能，请提供代码。 最佳答案 让我用一个例子一步步解释:arr:4371position:0123首先，将数组按降序排列为{value,index}对。arr:7431index:2013position:0123从左到右迭代，对于每个元素arr[i]-查询
第一次来请先看这篇文章：【图像拼接（ImageStitching）】关于【图像拼接论文精读】专栏的相关说明，包含专栏使用说明、创新思路分享等（不定期更新）图像拼接系列相关论文精读SeamCarvingforContent-AwareImageResizingAs-Rigid-As-PossibleShapeManipulationAdaptiveAs-Natural-As-PossibleImageStitchingShape-PreservingHalf-ProjectiveWarpsforImageStitchingSeam-DrivenImageStitchingParallax-tol
Halcon提取边缘线段lines_gauss算子edges_color_sub_pix和edges_sub_pix两个算子使用边缘滤波器进行边缘检测。还有一个常用的算子lines_gauss算子，也可以用于提取边缘线段，它的鲁棒性非常好，提取出的线段类型是亚像素精度的XLD轮廓。其原型如下：linesgauss(Image:Lines:Sigma,Low,High,LightDark,ExtractWidth,LineModel,CompleteJunctions:)其各参数含义如下。参数1：Image为输入的单通道图像。参数2：Lines为输出的一组亚像素精度的XLD轮廓线条。参数3：Si
1366.通过投票对团队排名题目链接：rank-teams-by-votes/解法：这道题就是统计每个队伍在每个排名的投票数，队伍为A、B、C，则排名有1、2、3，按照投票数进行降序排列。如果有队伍在每个排名的投票数都一样，那么按照字母序进行排列。可以用哈希表也可以用数组处理（因为最多有26个队伍，即26个字母）。细节在于按照字母序排列，为了统一为按照数字降序排列，可以把队伍（字母）转为(Z-队伍)，这样的话，如果队伍是A，那么数字为26，字母为Z，那么数字为0，字母序排列=数字降序排列。参考题解：1.使用哈希表排序 2.数组+把字母转为数字边界条件：无时间复杂度：O(nk+n*nlogn)
线段树什么是线段树线段树（英语：Segmenttree）是一种二叉树形数据结构，1977年由JonLouisBentley发明[1]，用以存储区间或线段，并且允许快速查询结构内包含某一点的所有区间。一个包含n个区间的线段树，空间复杂度为O(n)，查询的时间复杂度则为O(logn+k)},其中k是匹配条件的区间数量。此数据结构亦可推广到高维度。摘自《维基百科》为什么要使用线段树线段树的时间复杂度分析：线段树基础表示如果区间有n个元素，用数组表示线段树，需要多少结点？0层：11层：22层：43层：8...h-1层：2^(h-1)对于满二叉树：h层，一共有2h-1个结点（约为2h）最后一层(h-1)
