扫描线种子填充算法完整代码

计算机图形学

——区域填充的扫描线算法

NORTHWESTUNIVERSITY

一、实验目的

1. 通过实验，进一步理解和掌握几种常用多边形填充算法的基本原理

2. 掌握多边形区域填充算法的基本过程

3. 掌握在C/C++环境下用多边形填充算法编程实现指定多边形的填充。 4. 利用TC2.0编写区域填充的扫描线算法。 二、实验内容

算法基本思想：首先填充种子点所在扫描线上位于区域内的区段，然后

确定与该区段相邻的上下两条扫描线上位于区域内的区段，并依次将各区段的起始位置保存, 这些区段分别被用区域边界色显示的像素点所包围。随后,逐步取出一开始点并重复上述过程，直到所保存各区段都填充完毕为止。 算法描述：扫描线填充算法一般包括四个步骤：求交、排序、交点配对、区域填充。正确求得扫描线与区域填内外轮廓线的交点是算法成败的关键问题。另一方面，采用合适的数据结构又可以简化操作、提高算法的效率。本论文由于采用链表结构记录轮廓线和交点，无需焦点排序的过程，因而提高了算法效率。扫描线来源于光栅显示器的显示原理：对于屏幕上所有待显示像素的信息，将这些信息按从上到下、自左至右的方式显示。

扫描线多边形区域填充算法是按扫描线顺序，计算扫描线与

计算机图形学

——区域填充的扫描线算法

NORTHWESTUNIVERSITY

一、实验目的

1. 通过实验，进一步理解和掌握几种常用多边形填充算法的基本原理

2. 掌握多边形区域填充算法的基本过程

3. 掌握在C/C++环境下用多边形填充算法编程实现指定多边形的填充。 4. 利用TC2.0编写区域填充的扫描线算法。 二、实验内容

算法基本思想：首先填充种子点所在扫描线上位于区域内的区段，然后

确定与该区段相邻的上下两条扫描线上位于区域内的区段，并依次将各区段的起始位置保存, 这些区段分别被用区域边界色显示的像素点所包围。随后,逐步取出一开始点并重复上述过程，直到所保存各区段都填充完毕为止。 算法描述：扫描线填充算法一般包括四个步骤：求交、排序、交点配对、区域填充。正确求得扫描线与区域填内外轮廓线的交点是算法成败的关键问题。另一方面，采用合适的数据结构又可以简化操作、提高算法的效率。本论文由于采用链表结构记录轮廓线和交点，无需焦点排序的过程，因而提高了算法效率。扫描线来源于光栅显示器的显示原理：对于屏幕上所有待显示像素的信息，将这些信息按从上到下、自左至右的方式显示。

扫描线多边形区域填充算法是按扫描线顺序，计算扫描线与

eval_update

function [idealpoint, subproblems]= eval_update(idealpoint, subproblems, inds)

%EvaluationUpdate Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here

objs = [inds.objective];

weights = [subproblems.weight];

idealpoint = min(idealpoint, min(objs,[],2)); for i=1:length(inds)

subobjs = subobjective(weights, objs(:,i), idealpoint, 'ws');

%update the values.

C = subobjs<[subproblems.optimal]; if any(C)

ncell = num2cell(subobjs(C));

[subproblems(C).optimal] = ncell{:}; [subproblems(C).

这里罗列了很多的排序算法,希望对大家有用!

shell排序

#include <iostream>

using namespace std;

/*

shell排序是对插入排序的一个改装，它每次排序把序列的元素按照某个增量分成几个子序列，对这几

个子序列进行插入排序，然后不断的缩小增量扩大每个子序列的元素数量，直到增量为一的时候子序列

就和原先的待排列序列一样了，此时只需要做少量的比较和移动就可以完成对序列的排序了。

*/

template<typename T>

void ShellSort(T array[], int length)

{

T temp;

// 增量从数组长度的一半开始,每次减小一倍

for (int increment = length / 2; increment > 0; increment /= 2)

{

for (int indexI = increment; indexI < length; ++indexI)

{

temp = array[indexI];

}

} } // 对一组增量为increment的元素进行插入排序 int indexJ; for (indexJ = inde

java 排序算法代码大全

2012-04-17 14:58:02| 分类： JAVA 知识积累 |字号订阅 /**

* 插入排序:直接插入排序、折半插入排序和系尔排序 * 交换排序:冒泡排序和快速排序 * 选择排序:简单选择排序和堆排序 * 归并排序:归并排序 *

* 基本思想

* 插入排序:将第N个记录插入到前面(N-1)个有序的记录当中。 * 交换排序:按照某种顺序比较两个记录的关键字大小，然后根据需要交换两个记录的位置。 * 选择排序:根据某种方法选择一个关键字最大的记录或者关键字最小的记录，放到适当的位置。 *

* 排序方法比较

* 排序方法平均时间最坏时间辅助存储

* 直接插入排序 O(N2) O(N2) O(1) * 起泡排序 O(N2) O(N2) O(1)

* 快速排序 O(Nlog2N) O(N2) O(Nlog2N) * 简单选择排序 O(N2) O(N2) O(1

人工蚂蚁算法

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

function [x,y, minvalue] = AA(func)

% Example [x, y,minvalue] = AA('Foxhole') clc; tic;

subplot(2,2,1); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% plot 1 draw(func);

title([func, ' Function']); %初始化各参数

Ant=100;%蚂蚁规模 ECHO=200;%迭代次数

step=0.01*rand(1);%局部搜索时的步长 temp=[0,0]; %各子区间长度 start1=-100; end1=100; start2=-100; end2=100;

Len1=(end1-start1)/Ant; Len2=(end2-start2)/Ant; %P = 0.2;

%初始化蚂蚁位置

for i=1:Ant

人工蚂蚁算法

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

function [x,y, minvalue] = AA(func)

% Example [x, y,minvalue] = AA('Foxhole') clc; tic;

subplot(2,2,1); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% plot 1 draw(func);

title([func, ' Function']); %初始化各参数

Ant=100;%蚂蚁规模 ECHO=200;%迭代次数

step=0.01*rand(1);%局部搜索时的步长 temp=[0,0]; %各子区间长度 start1=-100; end1=100; start2=-100; end2=100;

Len1=(end1-start1)/Ant; Len2=(end2-start2)/Ant; %P = 0.2;

%初始化蚂蚁位置

for i=1:Ant

排序

排序就是将杂乱无章的数据元素，通过一定的方法按关键字顺序排列的过程。

排序的方法很多，下面介绍一些常见的排序方法，要求了解其原理，会编写代码，并会分析不同算法的时间复杂度，了解各个算法的稳定性。

稳定性指在原序列中相同元素的相对位置与排好序的新序列中相同元素的相对位置是否相同。若相同，则该算法是稳定的，否则不稳定。

简单排序

1.选择排序

选择排序的基本思想是：对待排序的记录序列进行n-1遍的处理，第1遍处理是将L[1..n]中最小者与L[1]交换位置，第2遍处理是将L[2..n]中最小者与L[2]交换位置……第i遍处理是将L[i..n]中最小者与L[i]交换位置。这样，经过i遍处理之后，前i个记录的位置就已经按从小到大的顺序排列好了。时间复杂度:O(n2)。选择排序是稳定排序。 【例1】利用选择排序法对L[1..n]排序。 程序如下: program selectionSort; const n=7; var a:array[1..n] of integer; i,j,k,t:integer; begin assign(input,'selectionSort.in');reset(input); assign(out

遗传算法经典学习Matlab代码

遗传算法实例:

也是自己找来的，原代码有少许错误，本人都已更正了，调试运行都通过了的。

对于初学者，尤其是还没有编程经验的非常有用的一个文件

遗传算法实例

% 下面举例说明遗传算法 %

% 求下列函数的最大值 %

% f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10] %

% 将 x 的值用一个10位的二值形式表示为二值问题，一个10位的二值数提供的分辨率是每为 (10-0)/(2^10-1)≈0.01。 %

% 将变量域 [0,10] 离散化为二值域 [0,1023], x=0+10*b/1023, 其

中 b 是 [0,1023] 中的一个二值数。 %

% %

%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%

%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%

% 编程

完整可以运行的数值优化遗传算法源代码

function [X,MaxFval,BestPop,Trace]=fga(FUN,bounds,MaxEranum,PopSize,options,pCross,pMutation,pInversion)

% [X,MaxFval,BestPop,Trace]=fga(FUN,bounds,MaxEranum,PopSize,options,pCross,pMutation,pInversion)

% Finds a maximum of a function of several variables.

% fga solves problems of the form:

% max F(X) subject to: LB <= X <= UB (LB=bounds(:,1),UB=bounds(:,2))

% X - 最优个体对应自变量值

% MaxFval - 最优个体对应函数值

% BestPop - 最优的群体即为最优的染色体群

% Trace - 每代最佳个体所对应的目标函数值

% FUN