随笔分类 - 算法和数据结构
摘要：当需要生成随机点且要求随机点自然均匀的分布时，使用泊松盘采样就较为适合。 但该方法与统计学上的概念关联不大，这个只相当于点在面积上服从泊松分布， 而实现这个结果有很多做法。 最终效果： 圆形为含半径的点，圆形的中心代表生成点 B站有一个不错的搬运教程(Bridson方法)： https://www.
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摘要：参考文章：https://www.cnblogs.com/zhiyishou/p/4430017.html 本文使用逐点插入法进行剖分，并使用Unity3D实现。 通过阅读文章《Triangulate》给出的伪代码进行具体编写，我加了些注释： subroutine triangulate input
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摘要：OBB全称Oriented bounding box,方向包围盒算法。其表现效果与Unity的BoxCollider并无二致。由于3D空间的OBB需要多考虑一些情况 这里仅关注2D空间下的OBB。 实现效果： 网上有许多OBB的讲解，具体步骤也未必一样，我的做法： 在两个凸多边形中找到一根轴，凸多边
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摘要：原文在《游戏编程精粹2》的1.2中，BloomFilter是一种可以快速检测是否存在集合包含关系的数据结构，但有一定的误识别率。 该结构的优点 判断包含关系时效率较高，粗略测试了下比List快一倍(不拆分哈希) 由于内部是位数组BitArray，做交集并集几乎不产生开销 该结构的缺点 有一定的误识别
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摘要：快速排序是不稳定的排序，并且其中逻辑比较怪。 网上的教程一般只介绍第一轮排序，省略第二轮 以至于学习时把分割子序列的步骤给漏了，浪费了不少时间 这里推荐这个文章，非常详细：http://www.cnblogs.com/jingmoxukong/p/4302891.html 首先取一个关键数，并不断来
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摘要：参考文章(图文很详细):http://www.cnblogs.com/jingmoxukong/p/4303279.html 以升序为例，Shell希尔排序把数列按组划分，并对划分后的组进行插入排序 希尔排序是不稳定的，有可能快也有可能慢 举例：13, 1, 5, 3, 2, 8, 1 七个数字，起
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摘要：以升序为例，插入排序的思路是： 遍历数组时，每一次和前一个数做比较，如果前一个数比他大 就进入替换状态，不断的把前面比他大的数做交换，直到没有为止 比如1,4,3,2 开始遍历，3和4交换，变成 1,3,4,2 4和2交换，变成 1,3,2,4，发现前一个数比它大，继续交换 1,2,3,4 排序完成
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摘要：更详细的请看这篇博文：http://www.cnblogs.com/jingmoxukong/p/4308823.html 归并排序(Merge Sort)，基于分治法的排序，比较简单。 个人感觉其核心1是数组左右拆分之后类似队列的比较，核心2是利用for循环不断增加间隔数 类似两两合并之类的算法都
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摘要：堆排序相对冒泡这些要复杂一些，它需要先初始化堆。.net里List的排序就混合使用了堆排序和另2种排序。 出于学习目的，代码示范里不使用数组结构，数组取索引比较深涩。而使用嵌套类来实现。 1.初始化堆 排序肯定是有升序和降序两种，堆排序也一样，分为大顶堆和小顶堆。初始化堆的目的就是变为大顶堆或者小顶
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摘要：桶排序一般用于非数字元素排序，比如26个字母。做了一张图，应该好理解，因为数字是10进制，就准备10个桶，去装每一位的数就行了。 桶排的空间复杂度比较高，对于万，亿级别的数据不能用桶排来做。 先取所有数据的最高位，这里4个数最高是千位。 代码：(转自天与我生博客) using System; usi
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摘要：就是把01010的数据换成了可以自定义的字典.如果字典数量比字符数量多，就会把多出来的字典去掉。 如果字典里值有重复的话，也会把重复值去掉。 其实就是把左右子树变成数组，但其他对二叉树的操作就会受影响了。 具体代码如下 class Program { static void Main(string[
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摘要：huffman中文叫做哈弗曼，霍夫曼。网上清一色全是C++,C的实现,C#的应该比较少。所以成了写这篇文章的动机。 首先哈弗曼算法是一个压缩算法，但只是进行了替换字符的操作，没有合并字符记录位置。很多算法基于哈弗曼又进一步的进行合并等操作。并且哈弗曼编码不仅可以用于压缩，还可以拿他进行简单的加密。
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摘要：时间复杂度就是这个算法需要花多少时间。空间复杂度就是这个算法占用内存多少。 t(n) = O(f(n)) 这是时间复杂度表示，t是Time缩写，f可能是Funciton缩写。 s(n) = O(f(n)) 空间复杂度，s是space的缩写。右边的一样。 PS:O意指大O表示法。
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摘要：二叉树的划分 二叉树分为 一般二叉树，满二叉树，完全二叉树。 一般二叉树就是普通的二叉树。 满二叉树，是所有节点全部存满的二叉树。 完全二叉树是在满二叉树的前提下，从右边砍掉一些节点的结果。为什么要有完全二叉树，是因为二叉树需要转换成线性结构储存。 普通树转换为二叉树 上面是普通树，下面是转换后的二
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