思路参考
思路参考文章：GIS算法基础——矢量数据压缩道格拉斯普克压缩算法（非递归实现）
Douglas-Peucker 算法是矢量数据压缩经典算法，算法的基本思想如下：
假设组成曲线的顶点集合为 P1、P2、…Pn，假设 P1、Pn为曲线的起始点和终止点，将其虚连成一条直线， 计算曲线内点 Pi（i=2，3，…，n-1）到直线 P1Pn的距离 Di，通过比较距离的大小得到距离最大对应的点 Pk， 判断 Dk的值与预先给定的阈值之间的大小关系。若小于阈值，则舍去曲线上的全部中间顶点；反之，若大于阈值，则保留点 Pk，并以该点为界限，将首尾两点分别与该点虚连成一条直线，形成两条新的直线段 P1Pk 和 PkPn，再重复上述的步骤确定下一批压缩后的保留点。并以此类推，直到两端点之间的曲线上的顶点到两端点虚连成的直线的最大距离小于阈值为止。
图示：
Step1：
假设有五个点，首先连接首位，即P1-P8，找出中间各点到该直线的最大距离，从图中可以看出，P3到直线P1P8的距离最大。
***当Step1的最大距离dmax 小于 阈值 时，舍弃直线中的所有点，只保留直线两个端点。
Step2：
若dmax 大于阈值，则将该点（获取最大距离的点）作为端点，重复操作，寻找dmax与阈值进行对比。若小于阈值，则将点舍弃。
通过上述操作，最终可实现数据的压缩。
递归实现思路：
1、计算出直线的方程。
2、遍历各点到直线的距离，保存最大距离与其点的索引，判断其与阈值的关系
a.若小于阈值：则该直线作为压缩后的数据。
b.若大于阈值，则该点将直线分为两段，AC CB
3、重复2的操作。
4、得到结果。
递归伪代码：
def rdp(points, epsilon):
dmax = 0.0
index = 0
for i in range(1, len(points) - 1):
d = point_line_distance(points[i], points[0], points[-1])
if d > dmax:
index = i
dmax = d
if dmax >= epsilon:
results = rdp(points[:index+1], epsilon)[:-1] + rdp(points[index:], epsilon)
else:
results = [points[0], points[-1]]
return results
非递归思路（参考思路文章）：
首先不使用递归，但是要做到将每个点都遍历一遍，选出最大距离的点，要对两端再进行遍历。参考文章作者提供了思路，采用“出栈入栈的操作”来实现非递归算法。
依旧以上面的图作为例子来讲解
Step1：
建立两个空栈，将首尾两个端点分别放入AB两个栈中。
Step2：
从直线中找到最大距离的点dmax（判断其与阈值的关系，若小于阈值，则直线为压缩后的数据），其索引为point3，将其放入栈B中。
此时，直线的端点从18 变为了 13
我们再次执行Step2的操作，所找到的最大距离就是13直线之间的最大距离了。
Step3：
若13之间的点的最大距离小于阈值，则B的顶端，出栈，将其放入A栈中。
之后在进行Step2的操作，所求的就是直线38之间的点。
直到最后，将B栈中的所有点都压入A中，算法结束。A栈中的点即为最终的点。
（写得不是很清楚，如果不明白可以参考首行文章，或者评论）
python伪代码
def RDP(Points,threshold):
RDPFinout = []
if(len(Points)<=1):
RDPFinout = Points
return RDPFinout
# 读的数组的长度
IndexsFin = len(Points)
# 创建两个数组记录索引
A = Stack()
B = Stack()
Maxindex = IndexsFin - 1
# 将首位两个点坐标入栈
A.push(0)
B.push(Maxindex)
#############
while B栈不为空:
maxDistanceIndex = findMaxdistanceIndex(Points, A.top(), B.top())
maxDistance = findMaxdistance(Points, A.top(), B.top())
if(maxDistance > threshold):
#大于阈值
B.push(maxDistanceIndex)
else:
#小于阈值
A.push(B.pop())
###############
while A栈不为空:
#输出结果，存放到数组中
RDPFinout.append(Points[A.pop()])
return RDPFinout实验：
原图：
压缩后：
我有一个Ruby程序，它使用rubyzip压缩XML文件的目录树。gem。我的问题是文件开始变得很重，我想提高压缩级别，因为压缩时间不是问题。我在rubyzipdocumentation中找不到一种为创建的ZIP文件指定压缩级别的方法。有人知道如何更改此设置吗？是否有另一个允许指定压缩级别的Ruby库？ 最佳答案 这是我通过查看rubyzip内部创建的代码。level=Zlib::BEST_COMPRESSIONZip::ZipOutputStream.open(zip_file)do|zip|Dir.glob("**/*")d
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我想在固定时间创建一系列低音和高音调的哔哔声。例如:在150毫秒时发出高音调的蜂鸣声在151毫秒时发出低音调的蜂鸣声200毫秒时发出低音调的蜂鸣声250毫秒的高音调蜂鸣声有没有办法在Ruby或Python中做到这一点？我真的不在乎输出编码是什么(.wav、.mp3、.ogg等等)，但我确实想创建一个输出文件。
我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组，因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目，而且您最终需要稍后验证大小)。此外，0和1的索引变成了魔数(MagicNumber)，并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时，我的意思是head...”)。散列也不合适，因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题，但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类？ 最佳
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Pythonconditionalassignmentoperator对于这样一个简单的问题表示歉意，但是谷歌搜索||=并不是很有帮助；)Python中是否有与Ruby和Perl中的||=语句等效的语句？例如:foo="hey"foo||="what"#assignfooifit'sundefined#fooisstill"hey"bar||="yeah"#baris"yeah"另外，类似这样的东西的通用术语是什么？条件分配是我的第一个猜测，但Wikipediapage跟我想的不太一样。
什么是ruby的rack或python的Java的wsgi？还有一个路由库。 最佳答案 来自Python标准PEP333:Bycontrast,althoughJavahasjustasmanywebapplicationframeworksavailable,Java's"servlet"APImakesitpossibleforapplicationswrittenwithanyJavawebapplicationframeworktoruninanywebserverthatsupportstheservletAPI.ht
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
无论您是想搭建桌面端、WEB端或者移动端APP应用，HOOPSPlatform组件都可以为您提供弹性的3D集成架构，同时，由工业领域3D技术专家组成的HOOPS技术团队也能为您提供技术支持服务。如果您的客户期望有一种在多个平台（桌面/WEB/APP，而且某些客户端是“瘦”客户端）快速、方便地将数据接入到3D应用系统的解决方案，并且当访问数据时，在各个平台上的性能和用户体验保持一致，HOOPSPlatform将帮助您完成。利用HOOPSPlatform，您可以开发在任何环境下的3D基础应用架构。HOOPSPlatform可以帮您打造3D创新型产品，HOOPSSDK包含的技术有：快速且准确的CAD
华为OD机试题本篇题目：明明的随机数题目输入描述输出描述：示例1输入输出说明代码编写思路最近更新的博客华为od2023|什么是华为od，od薪资待遇，od机试题清单华为OD机试真题大全，用Python解华为机试题|机试宝典【华为OD机试】全流程解析+经验分享,题型分享,防作弊指南华为o
本教程将在Unity3D中混合Optitrack与数据手套的数据流，在人体运动的基础上，添加双手手指部分的运动。双手手背的角度仍由Optitrack提供，数据手套提供双手手指的角度。 01 客户端软件分别安装MotiveBody与MotionVenus并校准人体与数据手套。MotiveBodyMotionVenus数据手套使用、校准流程参照：https://gitee.com/foheart_1/foheart-h1-data-summary.git02 数据转发打开MotiveBody软件的Streaming，开始向Unity3D广播数据；MotionVenus中设置->选项选择Unit