bresenham画圆算法代码

计算机图形学编程实习一之Bresenham画圆算法

实习报告

学号2014301750057 姓名李帅旗

一、 实习目的

1.熟悉Visual C++开发环境，能够自己搭建OpenGL图形开发框架，并用C/C+语言实现Bresenham画圆算法。

2.初步了解图元生成算法的实现过程、验证方法，通过实现Bresenham画圆算法，理解图元的参数表示法、光栅扫描、显示输出的概念。

二、 实习内容与过程

1. 熟悉Visual C++开发环境； 2.了解Win32控制台开发框架；

3.完成Bresenham画圆算法程序的输入、编译和运行； 4.掌握程序调试的方法。

三、 遇到的问题

Bresenman画圆算法和中点画圆算法非常相似，参考着老师提供的中点画圆法的代码，在理解其要义的基础上，再写Bresenman画圆的代码就很简单了。唯一的疑难点是教材上的Bresenman算法的推导过程有些问题，它省略了重要的步骤，在老师的提示下方才理解明白。

四、 实习总结

本次实习还是比较简单的，重点是理解Bresenman画圆算法的过程，在此基础上才可能写出正确的代码。

实验一、直线生成算法

DDA画线算法

一 .名称：DDA画线算法； 二 . 算法分析：

1.设直线两端点为:P1(x1,y1)及 P0(x0,y0),

k??yy1?y0??xx1?x02.则直线斜率 3.则直线方程为

yi?kxi?B4.当 k<1 , x每增加1，y 最多增加1(或增加小于1)。

yi?1?kxi?1?B?k?xi??x??B?kxi?B?k?x yi?1?yi?k?xlet?x?1yi?1?yi?k yi

5.当 k>1 ,y每增加1,x 最多增加1 (或增加小于1) 。

?k?1?

yi+1 xi xi+1 yByB?yxi?1?i?1??i??kkkkklet?y?1xi?1?xi?1k

?k?1?三．算法实现：

void CHuayahuaView::OnDda() //DDA画直线 {

ReleaseDC(pdc1);

// TODO: Add your command handler code here CDC* pdc1 = GetDC(); int color = RGB(255,0,0); int x1=10,y1=20,x2=200,y2=200; double k=(y2-y1)*1.0/(x2-x1);/

实验要求：

学习Visual C++ 6.0 集成编程环境的使用，OpenGL编程环境的设置，OpenGL语法及基本函数的使用等基础知识，并编程实现Bresenham直线扫描转换算法，得出相应的输出图形。

源程序：

#include void k1() //0

glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT);

glColor3f(0.0,0.0,1.0); glBegin(GL_POINTS);

GLint x1=0,y1=0,x2=400,y2=200; GLint x=x1,y=y1;

GLint dx=x2-x1,dy=y2-y1,dT=2*(dy-dx),dS=2*dy; GLint d=2*dy-dx; glVertex2i(x,y); while(x

{ x++; if(d<0)

d=d+dS;

else { }

glVertex2i(x,y); }

y++; d=d+dT;

glEnd();

}

glFlush();

void k2() //k>1 {

glClear(GL_COLOR_B

计算机图形学实验报告

实验1 使用画线算法，绘制直线段

姓名 杜艾莲 系别班级 地信101 学号 1008140925 实验日期 2011.10.10 指导教师 实验成绩 一． 实验目的及要求

（1）掌握图形学中常用的三种画线算法：数值微分法、中点画线法和Bresenham画线算法。 （2）掌握绘制直线的程序设计方法。

（3）掌握使用文件来保存直线段的方法。 （4）掌握从文本文件中恢复出直线的方法。

二． 实验内容

使用VC++ 6.0开发环境，分别实现中点画线算法和Bresenham画线算法，绘制直线（注意，不能使用VC中已有的绘制直线的函数），并以文本文件的形式保存绘制的结果，可以从文本文件中恢复出以前绘制过的直线。

三． 算法设计与分析

输入P0(X0,Y0) 和P1（X1，Y1） 计算初始值△x，△y d=△x-2△y,x=X0,y=Y0 (x,y) 更新为（x+1,y+1）,d更新为d+2△x-2△y (x,y)更新为（x+1,y）,d更新为d-2△y 结束

Bresenham算法绘制直线的程序（仅包含整数运算）。 void MidBresenhamLine(int x0,int y0,int x1,int y1,in

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