本文实例讲述了JS/HTML5游戏常用算法之碰撞检测 像素检测算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 使用像素碰撞检测法算是最精确的算法了，当然，带来的代价也是比较明显的，那就是效率上的低下。除非是在极为特殊的情况下，要求使用非常精确的碰撞，否则，一般情况下在游戏中是不建议使用这种算法，特别是在运行效率不太高的HTML5游戏中。 一般来说在使用像素碰撞检测之前会使用AABB矩形包围盒先检测两个精灵是否有碰撞，如果AABB...
本文实例讲述了JavaScript数据结构与算法之队列原理与用法。分享给大家供大家参考，具体如下： 队列是一种列表，不同的是队列只能在队尾插入元素，在队首删除元素。队列用于存储按顺序排列的数据，先进先出，这点和栈不一样(后入先出)。在栈中，最后入栈的元素反而被优先处理。我们现在可以把队列想象对我们去餐馆吃饭的情景，很多人排队吃饭，排在最前面的人先打饭。新来的人只能在后面排队。直到轮到他们为止。 一：对队列的操作...
"快速排序"的思想很简单，整个排序过程只需要三步：（1）在数据集之中，选择一个元素作为"基准"（pivot）。（2）所有小于"基准"的元素，都移到"基准"的左边；所有大于"基准"的元素，都移到"基准"的右边。（3）对"基准"左边和右边的两个子集，不断重复第一步和第二步，直到所有子集只剩下一个元素为止。举例来说，现在有一个数据集{85, 24, 63, 45, 17, 31, 96, 50}，怎么对其排序呢？第一步，选择中间的元素45作为"基准"。（基准值...
本文实例讲述了javascript常用算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 入门级算法-线性查找-时间复杂度O(n)--相当于算法界中的HelloWorld //线性搜索(入门HelloWorld) //A为数组，x为要搜索的值 function linearSearch(A, x) {for (var i = 0; i < A.length; i++) {if (A[i] == x) {return i;}}return -1; }二分查找(又称折半查找) - 适用于已排好序的线性结构 - 时间复杂度O(logN) //二分搜索 //A为已按"升序排列"的数组，x为要查...
本文实例讲述了javascript数据结构之双链表插入排序实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 数组存储前提下，插入排序算法，在最坏情况下，前面的元素需要不断向后移，以便在插入点留出空位，让目标元素插入。 换成链表时，显然无需做这种大量移动，根据每个节点的前驱节点“指针”，向前找到插入点后，直接把目标值从原链表上摘下，然后在插入点把链表断成二截，然后跟目标点重新接起来即可。 <!doctype html> <html> <head>...
前序、中序、后序的非递归遍历中，要数后序最为麻烦，如果只在栈中保留指向结点的指针，那是不够的，必须有一些额外的信息存放在栈中。方法有很多，这里只举一种，先定义栈结点的数据结构代码如下:typedef struct{Node * p; int rvisited;}SNode //Node 是二叉树的结点结构，rvisited==1代表p所指向的结点的右结点已被访问过。 lastOrderTraverse(BiTree bt){ //首先，从根节点开始，往左下方走，一直走到头，将路径上的每一个结...
<!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8"><title>qypt15</title><style>div { background-color: green; border: 1px solid; padding: 50px;}</style></head><body><p>实例演示了在添加不同事件监听时，冒泡与捕获的不同。</p><div id="myDiv" onclick="myDiv()"> <p id="myP" onclick="myP()">点击段落，我是冒泡。</p></div><br><div id="myDiv2" onclick="myDiva()"> <p id="myP2" onclick="myPa()">点击段...
假设我们刚看完诺兰的大片《星际穿越》，设想如何让机器来自动分析各位观众对电影的评价到底是“赞”（positive）还是“踩”（negative）呢？这类问题就属于情感分析问题。这类问题处理的第一步，就是将文本转换为特征。本文主要为大家详细介绍了Python文本特征抽取与向量化算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下，希望能帮助到大家。因此，这章我们只学习第一步，如何从文本中抽取特征，并将其向量化。由于中文...
这篇文章主要介绍了python实现希尔排序，已编程实现的希尔排序，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下观察一下”插入排序“：其实不难发现她有个缺点： 如果当数据是”5, 4, 3, 2, 1“的时候，此时我们将“无序块”中的记录插入到“有序块”时，估计俺们要崩盘，每次插入都要移动位置，此时插入排序的效率可想而知。 shell根据这个弱点进行了算法改进，融入了一种叫做“缩小增量排序法”的思想，其实也蛮简单...
在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。举个例子，我们来计算阶乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n，用函数fact(n)表示，可以看出：fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1) x n所以，fact(n)可以表示为n x fact(n-1)，只有n=1时需要特殊处理。于是，fact(n)用递归的方式写出来就是：def fact(n):if n==1: return 1return n * fact(n - 1)上面就是一个递...
本文通过实例代码给大家详细介绍了python 二分查找和快速排序,的相关知识，需要的朋友可以参考下思想简单，细节颇多；本以为很简单的两个小程序，写起来发现bug频出，留此纪念。#usr/bin/env python def binary_search(lst,t):low=0height=len(lst)-1quicksort(lst,0,height)print lstwhile low<=height: mid = (low+height)/2if lst[mid] == t:return lst[mid]elif lst[mid]>t:height=mid-1else:low=mid+1return -1 def quicksort...
这篇文章主要介绍了Python实现快速排序和插入排序算法及自定义排序的示例,自定义排序用到了Python的sort和sorted函数,需要的朋友可以参考下一、快速排序 快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。由C. A. R. Hoare在1962年提出。它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归...
选择排序： 选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。 选择排序的主要优点与数据移动有关。如果某个元素位于正确的最终位置上，则它不会被移动。选择排序每次交换一对元素，它们当中至少有一个将被移到其最终...
本文实例讲述了Python聚类算法之基本K均值运算技巧。分享给大家供大家参考，具体如下： 基本K均值 ：选择 K 个初始质心，其中 K 是用户指定的参数，即所期望的簇的个数。每次循环中，每个点被指派到最近的质心，指派到同一个质心的点集构成一个。然后，根据指派到簇的点，更新每个簇的质心。重复指派和更新操作，直到质心不发生明显的变化。# scoding=utf-8 import pylab as pl points = [[int(eachpoint.split("#")[0]), int(each...