问题描述 在某图形操作系统中,有 N 个窗口,每个窗口都是一个两边与坐标轴分别平行的矩形区域。窗口的边界上的点也属于该窗口。 窗口之间有层次的区别,在多于一个窗口重叠的区域里,只会显示位于顶层的窗口里的内容。 当你点击屏幕上一个点的时候,你就选择了处于被点击位
这是绘画系统的第撒个大部分，连线，连线的内容包括最上层的链接线抽象类，和细分的直线，折线，贝塞尔曲线以及内外旋轮曲线五个部分。 首先是连接线抽象类。 连接线抽象类，需要成为连接线的类都可以混入此抽象类的实现。为了方便实现一些复杂的连接场景，特别注意： 1.连接线总是画在全局坐标
本题要求实现一个简易连连看游戏模拟程序。 给定一个2N×2N的方阵网格游戏盘面，每个格子中放置一些符号。这些符号一定是成对出现的，同一个符号可能不止一对。程序读入玩家给出的一对位置(x1,y1)、(x2,y2)，判断这两个位置上的符号是否匹配。如果匹配成功，则将两个符号消为“
这一题在我刚开始拿到的时候，是一点思路都没有的，只能先分析题目的要求，即queen之间的规则： 不能同行 不能同列 不能同斜线 不能同左斜 不能同右斜 同时发现，在寻找所有可能结果的穷举过程中，传入的参数并不需要以整个“棋盘”的形式，只需要传入之前确定的所有queen的位置即可。 这
官网文档解释 // 线性渐变，前四个参数分别是 x0, y0, x2, y2, //范围从 0 - 1，相当于在图形包围盒中的百分比， //如果 global 为 `true`，则该四个值是绝对的像素位置 { type: 'linear', x: 0, y: 0, x2: 0, y2: 1, colorStops: [{ offset: 0, color: 'red' // 0%
本篇中的题目顺序为预期难度顺序，并非比赛题目顺序 本篇中所有的“更好的优化”均为标准答案之外的思考，不使用此内容也可以通过题目 比赛预期情况 总共比赛人数：175 (至少通过一道题的人数，没有通过题的不计入总人数) 题目名实际通过次数实际通过比例预期通过比例chiking
1.原题 （考虑到阅读体验问题，决定把原题贴过来方便查看） 链接: 原题. 描述 A国遭到了邪恶的B国的侵略。为了抵御B国的空袭，A国计划修建大量的防空炮。 然而这时一个可恶的叛徒窃取了大量机密，并潜逃到了B国，将记有防空炮详细信息的地图交给了B国的国王。 A国的地图可看作一个 n×m
最简单的两个模式，同属结构性模式，为啥把他俩放在一起呢？因为他俩实在太像了，并且我也觉得没啥区分的必要。 实际上他俩的实现方式都差不多，通过组合已有类对象来实现。 那么他俩的区别是什么呢？唯一的区别就在于外观模式创建的对象他的接口是供程序员使用的（目的），所以“外观”相较于“被
代码如下： n1=random.randrange(1,10) num2=random.randrange(1,10) print(n1) print(num2) class PointLenth: def __init__(self,x1,y1,x2,y2): self.x1=x1 self.x2=x2 self.y1=y1 self.y2=y2 def lenth(self): dx=(self.x1)-
前缀和和差分 用处 差分和前缀和是解决矩阵部分和，与解决对一个连续序列进行操作的简化复杂度操作。 前缀和 一维前缀和 预处理 s[i] = s[i-1] + a[i] s[i] 统计a[1]..a[i]的和，从1开始 s[i] = a[1] + a[2] + ....a[i] a[l] + ....a[r] = s[r] - s[l-1] 二维前缀和 预处理 s(i,j) =
Description Mirko准备带他所有的朋友去Zaz演唱会。他已经拿到了票，现在在回去派送门票的路上。 Mirko朋友的住所都可以用直角坐标系来表示。他在走路的时候，只能经过整数坐标点。他走一步可以移动到相邻的八个整数坐标点（上，下，左，右，上左，下左，上右，下右）。 Mirko的每个朋友住在一些整数坐
看来以前题目的数据规模可能都不大，在等报错和超时的时候居然蹦出来100分。 虽然使用的是数组，但是还是觉得为了避免太多的数据移动，用链表实现可能更好一点。 import java.util.*; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner in = new Scanner(Sy
代码 import random num1=random.randrange(1,10) num2=random.randrange(1,10) class PointLenth: def __init__(self,x1,y1,x2,y2): self.x1=x1 self.x2=x2 self.y1=y1 self.y2=y2 def lenth(self): dx=(self.x1)-(self.x2)
现有一个长宽高分别为 w,x,h(1\le w,x,h\le 20)w,x,h(1≤w,x,h≤20) 组成的实心玻璃立方体，可以认为是由 1\times1\times11×1×1 的数个小方块组成的，每个小方块都有一个坐标 ( i,j,k )(i,j,k)。现在需要进行 q(q\le 100)q(q≤100) 次切割。每次切割给出 (x_1,y_1,z_1),(
源代码： import random num1=random.randrange(1,10) num2=random.randrange(1,10) print(num1) print(num2) class PointLenth: def __init__(self,x1,y1,x2,y2): self.x1=x1 self.x2=x2
在完成了创意画板的基础功能实现后，我们就可以通过画板来绘制一些有趣的图形了 1.平面山脉图 效果图如上 山脉图是由一个个山峰构成的，所以先绘制一个山峰 而山峰的绘制算法是：先确定两个点A B，然后获取A B的中间点P，其中P的x值为A Bx轴向上的中点，P点的y值是以A By中值为基础，在（-
一、说明 简述：本文将以4399小游戏《 宠物连连看经典版2 》作为测试案例，通过识别小图标，模拟鼠标点击，快速完成配对。对于有兴趣学习游戏脚本的同学有一定的帮助。 运行环境：Win10/Python3.5。 主要模块：win32gui（识别窗口、窗口置顶等操作）、PIL（屏幕截图）、numpy（创建矩阵）、operator（比
本文为转载文章 版权声明：本文为CSDN博主「happyangry」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/happyangry/article/details/88290687 在MATLAB画图中，有时需要忽略某些legend，有几种方法可以实现： 1.在画不需要图
机器学习- 一元线性回归 通过分析披萨的直径与价格的线性关系，来预测任一直径的披萨的价格 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression def runplt(): plt.figure() plt.title("Piz
题目传送门 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; double dis(double x1, double y1, double x2, double y2) { return sqrt((x2 - x1) * (x2 - x1) + (y2 - y1) * (y2 - y1)); } int main() { double x1, y1, x2, y2, x3, y3; cin >> x1 &g
大爽Python入门公开课教案 点击查看教程总目录 1 数学公式 这里是一些简单的练习， 将基础常用的数学公式，写成函数。 一次函数 \(y=kx+b\) 实现一个函数，根据k, x, b计算y值 k的默认值为1，b的默认值为0。 实现代码如下 def get_linear_y(x, k=1, b=0): y = k * x + b retu
T1 寻找宝藏 对于原矩阵维护一个二维前缀和和后缀和，这样宝藏的数目就可以在两个点对上统计贡献，枚举其中一个点对，用 3*k个树状数组 寻找另一个点即可(本题的精髓,详见代码中//★★★ //*1) *0:题意 绿色部分算作两次！ *1:(如上图) S阴影 (即k)=(f[x1][y1]+g[x2][y2])-(g[x1+1][y
给你一个数组 rectangles ，其中 rectangles[i] = [xi, yi, ai, bi] 表示一个坐标轴平行的矩形。这个矩形的左下顶点是 (xi, yi) ，右上顶点是 (ai, bi) 。 如果所有矩形一起精确覆盖了某个矩形区域，则返回 true ；否则，返回 false 。 示例 1： 输入：rectangles = [[1,1,3,3],[3,1,4,2],[3,
前言： 自从步入初中以来，学习任务是越来越重，每周还要去训练，实在是有些劳累。在学校，没有电脑，没有手机，没有漫画......一切都是那么无聊，那么乏味。唯一的消遣，也就只是看一些课外书了。也许是我学过几年书法吧，对汉字有着不同的感情。看着书上的汉字，他们好像全都有了生命一
\[\tt\large\color{cornflowerblue}{Scanningline studying note: NO.1.} \] 这下面的内容是蒯的OI-WIKI上的，而OI-WIKI是蒯的博客上的( 下面是原文的版权声明. 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 原文地址: link 简介
