在简单的图形和动画轨迹上，我们可以换一种实现思维，例如通过函数来实现。
① Python 解华为机试题 ：https://dream.blog.csdn.net/article/details/129221789
题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/jump-game-ii/
3D软件中导出的格式一般有.obj 和.glb ，下面是blender 2.8.2 生成模型并在three.js中展示的流程
这个题刚开始一直不理解，可能是对树的的直径比较陌生吧，可后来看看了看学长给我板子。我去咋这么简单emmm，我真是个智障呀。只要从任意一个节点出发然后找到距离他最远的节点，然后再让这个最远的出发去找距离这个最远的，这两个节点的距离就是树的直径！ 这就是一个简单的板子题
记录当前可以达到的最远距离，如果当前距离以及大于可达的最远距离了，那么肯定就到不了终点了，如果当前位置可达，更新最远可达距离，如果最远可达距离大于等于最后一个结点位置那么就是可达的
1. 若路径经过根Root。则U和V是属于不同子树的，且它们都是该子树中道根节点最远的节点。否则跟它们的距离最远相矛盾。这样的情况如图3-13所看到的：
用6个面组成的立方体作为场景图，发现会出现变形的现象，css3DRenderer 不会变形，但是不方便增加文字，最后采用scene的背景作为场景，背景是用cubeTextureLoader()加载的。
Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 32795 Accepted Submission(s): 4689
float mousX = Input.GetAxis("Mouse X") * roate_Speed;//得到鼠标横向移动距离
在一条东西走向的大马路上，酒鬼所处的初始位置假定为原点，酒鬼随机向东（正向）或向西（反向）走一步。请使用所学的知识解决以下问题：
1、安装threejs ：npm install three --save 2、页面引入 ：import * as THREE from "three"; 如果使用到 OrbitControls 和 CSS3DRenderer import { OrbitControls } from "three/examples/jsm/controls/OrbitControls.js"; import { CSS3DRenderer,CSS3DObject } from "three/examples/j
假如某成像仪的成像分辨率为 32*32 像素，视场角为 75 度，则可以理解为从镜头发射出
题目地址： https://leetcode-cn.com/problems/gas-station/
B 题意：就是找到一个数能被尽可能多的a[]数组里面的数整除。找到这个数输出就行了。 因为只有1000，我们直接暴力即可。
#include <iostream> #include <cstring> using namespace std; //maxv：源点能到的最远点，maxdis:最远点对应的距离, const int maxn = 1e4 + 5; struct Edge { int to, next, w; }edges[2 * maxn]; int head[maxn], maxdis,maxv, tot; void add(int u, int v, int w) { edges[tot] = { v,
Origional link 思想： 贪心； 对于当前所处的位置 i，当 i + nums[i] >= n - 1 时可以直接返回结果； 否则，从 j = i 遍历到 j = i + nums[i]，设下一步的位置为 res，以 res 能到达的最远位置为 idx； 显然， j + nums[j] 即为下一步可以到达的最远位置 idx； 则只需找到 j + nums[j] 的最大值，并用 res 维护下一步的坐标 j 即可。 代码： class Solution { public int jump(
本文介绍了如何利用联动配置实现多模块之间的解耦，以及如何使用配置项来控制模块的行为，达到模块间相互独立的目的。同时，文章还介绍了一种简化版的联动配置方法，通过将配置项以json格式存储在模块配置文件中，实现快速配置。
以上为两边DFS求树的直径的过程，看完之后比较好理解算法实现过程，个人感觉两次DFS比树形DP要简单的多了，但还是将两种方法。
题目描述 小华和小微一起通过玩积木游戏学习数学。 他们有很多积木，每个积木块上都有一个数字，积木块上的数字可能相同。 小华随机拿一些积木挨着排成一排，请小微找到这排积木中数字相同且所处位置最远的2块积木块，计算他们的距离， 小微请你帮忙替她解决这个问题。 输入描述 第一行输入为N，表示小华排成一排的积木上数字 输出描述 相同数字的积木的位置最远距离；如果所有积木数字都不相同，请返回-1. 示例1 输入输出示例仅供调试，后台判题数据一般不包含示例 输入 5 1 2 3 1 4 输出 3 说明： 共有
给出5个整数,a,b,c,d,e。问(a+2b+3c+4d+5e) / (a+b+c+d+e) 的结果，要求保留1位小数，无需进位（即2.89输出2.8）。
我们的目的是要跳跃到最后一个点上，我们可以从最后一个点往左开始寻找，例如非负数组为 arr = {2,3,1,1,4,2,1}，从最右边的 1 往左寻找，找那个离右边的点最远，却又能到达它的点，如下图：
数组中的每个值表示在当前位置最多能向前面跳几步，判断给出的数组是否否存在一种跳法跳到最后。
根据题目中给出的条件开始坐标总是小于结束坐标。 ，首先可以按照开始坐标进行排序，以案例一为例：
这个题额，我觉的是一道水题，思维题，需要考虑的情况比较多，题意一个机器人给一条指令，循环n遍，问此过程中离原点最远距离。 考虑最远距离可能出现的的情况。 每次循环之后距离至少为0； 1.假设他每一次循环都能回到原点，最远值肯定出现在第一重循环。 2.假设每次循环结束后所移动距离都小于，在某次循环中向某个方向移动的距离。 因为每次循环都会朝某一个方向但是，移动的量过于小，不如一个方向，此时，应考虑N次循环后的的位置，与第一次循环 之后的大小。 比较难理解上图：
街上有 n 栋房子整齐地排成一列，每栋房子都粉刷上了漂亮的颜色。给你一个下标从 0 开始且长度为 n 的整数数组 colors ，其中 colors[i] 表示第 i 栋房子的颜色。
原文： https://threejs.org/examples/?q=obj#webgl_loader_obj_mtl 代码： <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <
不断更新当前可以跳跃到达的最远距离farthest，记录上次跳跃可以到达的位置foothold，当到这个位置的时候，跳跃计数，更新foothold为farthest
Given an array of integers A, find the sum of min(B), where B ranges over every (contiguous) subarray of A.
题目描述 农民 John的农场里有很多牧区。有的路径连接一些特定的牧区。一片所有连通的牧区称为一个牧场。但是就目前而言，你能看到至少有两个牧区通过任何路径都不连通。这样，Farmer John就有多个牧场了。
你现在手里有一份大小为 N x N 的『地图』（网格） grid，上面的每个『区域』（单元格）都用 0 和 1 标记好了。其中 0 代表海洋，1 代表陆地，你知道距离陆地区域最远的海洋区域是是哪一个吗？请返回该海洋区域到离它最近的陆地区域的距离。 我们这里说的距离是『曼哈顿距离』（ Manhattan Distance）：(x0, y0) 和 (x1, y1) 这两个区域之间的距离是 |x0 - x1| + |y0 - y1| 。 如果我们的地图上只有陆地或者海洋，请返回 -1。
可用于求解给定矩阵中满足某条件的极大矩阵（最大子矩阵）。设矩阵为N×M ，算法复杂度为O(N×M) 。
线性渐变： 属性：linear-gradinet(开始位置 角度，起始颜色，终止颜色 ) 开始位置：渐变开始的位置，属性值可以为百分比/长度/left、right、top、bottom（可组合使用） 角度：渐变终止方向的角度，当开始位置为数值或百分比时候可用 起始颜色...... 终止颜色...... 重复渐变将属性修改为：repeating-linear-gradinet()
非常久曾经，T王国空前繁荣。为了更好地管理国家，王国修建了大量的高速路，用于连接首都和王国内的各大城市。
系统聚类法常称为层次聚类法、分层聚类法，也是聚类分析中使用广泛的一种方法。它有两种类型，一是对研究对象本身进
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该文通过给定一个非负整数数组，假定你的初始位置为数组第一个下标，目标是到达最后一个下标，并且使用最少的跳跃次数。介绍了如何使用贪心算法进行求解，并给出了相应的代码实现。同时还介绍了如何通过动态规划进一步求解该问题，并给出了相应的链接。"
现实生活中，不难发现，不论是在喧闹繁华的商业区还是在人们来往频繁的住宅区，麦当劳与肯德基两个冤家对头总是形影不离，有麦当劳的地方就有肯德基，有肯德基的地方也少不了麦当劳，双方就如同一对热恋中的情侣。
点云采样的方法有很多种，常见的有均匀采样，几何采样，随机采样，格点采样等。下面介绍一些常见的采样方法。
在贪心算法：买卖股票的最佳时机II中，讲到只能多次买卖一支股票，如何获取最大利润。
以前的文章《C++ OpenCV之透视变换》介绍过透视变换，当时主要是自己固定的变换坐标点，所以在想可不可以做一个通过轮廓检测后自适应的透视变换，实现的思路通过检测主体的轮廓，使用外接矩形和多边形拟合的四个最边的点进行透视变换。
在目标检测中一个很重要的问题就是NMS及IOU计算，而一般所说的目标检测检测的box是规则矩形框，计算IOU也非常简单，有两种方法：
题目：地图分析 你现在手里有一份大小为 N x N 的『地图』（网格） grid，上面的每个『区域』（单元格）都用 0和 1标记好了。其中 0 代表海洋，1 代表陆地，你知道距离陆地区域最远的海洋区域是是哪一个吗？请返回该海洋区域到离它最近的陆地区域的距离。
原文链接：https://blog.csdn.net/lichengyu/article/details/38392473
通过三地址代码序列生成计算机的目标代码,在生成算法中,对寄存器的使用顺序为:寄存器中存有 > 空寄存器 > 内存中存有 > 以后不再使用 > 最远距离使用
为了解决这个问题，我们可以编写一个简单的Go程序，该程序使用北达科他州U.S. 2号公路上补充水地点的信息，来计算教授在喝光两公升水之前能够滑行多远。这里，我们假设我们有一个名为water_stations.json的文件，其中包含U.S. 2号公路上所有水站的信息，每个水站都标记了它们之间的距离（以英里为单位）。
在进行二维空间几何运算的之前，往往会用包围盒进行快速碰撞检测，从而筛掉一些无法碰撞到的可能。而在三维中，比较常用的就是包围球了。当然，如何计算包围球是一个问题。
概述 机器学习里面的聚类是无监督的学习问题，它的目标是为了感知样本间的相似度进行类别归纳。它可以用于潜在类别的预测以及数据压缩上去。潜在类别预测，比如说可以基于通过某些常听的音乐而将用户进行不同的分类。数据压缩则是指将样本进行归类后，就可以用比较少的的One-hot向量来代替原来的特别长的向量。
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