Donald Ferguson 采访

本文探讨了游戏引擎设计中的常见问题,强调了在追求高瞻远瞩的同时不应忽视现有项目的稳定性与效率。通过Gamebryo的例子分析了过度设计的危害,并讨论了如何激发团队成员的积极性。

http://news.youkuaiyun.com/a/20101219/285836.html

 

很不错的一个采访。

三点非常喜欢:

  • 高瞻远瞩非常正确,但是前提是不要把现有事情搞砸了。一般来说最高优先级是快速的把东西做出来的话而且要稳定高效,扩展性很重要但是不要破坏最高优先级的事情,只要做好一个框架注意不要设计出以后必须要重写才能达到扩展的形势就好。
  • “没有执行的远见是一种幻觉”,非常同意这句话。典型例子就是刚刚倒闭的gamebryo,我深刻怀疑他们的组织架构是很官僚的,他们的程序架构和思路上都是很好的,代码风格正规,命名注释很规范,但这些都是表面的东西。再深入一点,超级多的过度设计,可以简单实现的东西封装的云山雾罩,又大又复杂,东西不行倒闭了是必然结果。
  • “你不能让聪明人做他不想做的事情,而他们往往在做自己喜欢做的事情时能做得很好”

 


 

吐槽一下gamebryo,render一个mesh可以搞出来20层callstack,最牛逼的是lock这种也能有4层callstack。

封装你妹啊,你可倒了!

内容概要:本文设计了一种基于PLC的全自动洗衣机控制系统内容概要:本文设计了一种,采用三菱FX基于PLC的全自动洗衣机控制系统,采用3U-32MT型PLC作为三菱FX3U核心控制器,替代传统继-32MT电器控制方式,提升了型PLC作为系统的稳定性与自动化核心控制器,替代水平。系统具备传统继电器控制方式高/低水,实现洗衣机工作位选择、柔和过程的自动化控制/标准洗衣模式切换。系统具备高、暂停加衣、低水位选择、手动脱水及和柔和、标准两种蜂鸣提示等功能洗衣模式,支持,通过GX Works2软件编写梯形图程序,实现进洗衣过程中暂停添加水、洗涤、排水衣物,并增加了手动脱水功能和、脱水等工序蜂鸣器提示的自动循环控制功能,提升了使用的,并引入MCGS组便捷性与灵活性态软件实现人机交互界面监控。控制系统通过GX。硬件设计包括 Works2软件进行主电路、PLC接梯形图编程线与关键元,完成了启动、进水器件选型,软件、正反转洗涤部分完成I/O分配、排水、脱、逻辑流程规划水等工序的逻辑及各功能模块梯设计,并实现了大形图编程。循环与小循环的嵌; 适合人群:自动化套控制流程。此外、电气工程及相关,还利用MCGS组态软件构建专业本科学生,具备PL了人机交互C基础知识和梯界面,实现对洗衣机形图编程能力的运行状态的监控与操作。整体设计涵盖了初级工程技术人员。硬件选型、; 使用场景及目标:I/O分配、电路接线、程序逻辑设计及组①掌握PLC在态监控等多个方面家电自动化控制中的应用方法;②学习,体现了PLC在工业自动化控制中的高效全自动洗衣机控制系统的性与可靠性。;软硬件设计流程 适合人群:电气;③实践工程、自动化及相关MCGS组态软件与PLC的专业的本科生、初级通信与联调工程技术人员以及从事;④完成PLC控制系统开发毕业设计或工业的学习者;具备控制类项目开发参考一定PLC基础知识。; 阅读和梯形图建议:建议结合三菱编程能力的人员GX Works2仿真更为适宜。; 使用场景及目标:①应用于环境与MCGS组态平台进行程序高校毕业设计或调试与运行验证课程项目,帮助学生掌握PLC控制系统的设计,重点关注I/O分配逻辑、梯形图与实现方法;②为工业自动化领域互锁机制及循环控制结构的设计中类似家电控制系统的开发提供参考方案;③思路,深入理解PL通过实际案例理解C在实际工程项目PLC在电机中的应用全过程。控制、时间循环、互锁保护、手动干预等方面的应用逻辑。; 阅读建议:建议结合三菱GX Works2编程软件和MCGS组态软件同步实践,重点理解梯形图程序中各环节的时序逻辑与互锁机制,关注I/O分配与硬件接线的对应关系,并尝试在仿真环境中调试程序以加深对全自动洗衣机控制流程的理解。
### Donald Shell 与希尔排序的贡献 Donald Shell 是一位计算机科学家,最为人知的贡献是他于1959年提出的一种改进型排序算法——希尔排序(Shell Sort)[^1]。该算法是对传统插入排序的优化,通过引入“增量序列”将数组划分为多个子序列进行排序,从而显著提升了排序效率[^2]。 希尔排序的核心思想是:通过一个递减的增量序列将原始数组划分为若干子序列,对每个子序列执行插入排序。随着增量的逐步减小,整个数组逐渐趋于有序。当增量减至1时,整个数组实际上只由一个子序列构成,此时执行一次完整的插入排序即可完成最终排序[^3]。 这一算法的提出,标志着排序算法研究的一个重要进展。希尔排序是首批突破 $O(n^2)$ 时间复杂度限制的排序算法之一,在特定增量序列选择下,其性能可以接近 $O(n \log n)$ 的效率[^2]。尽管它不是稳定排序算法,但在当时为后续更高效排序算法的研究奠定了基础。 ### 实现示例 以下是一个使用 C 语言实现的希尔排序示例: ```c #include <stdio.h> void shell_sort(int arr[], int n) { for (int gap = n / 2; gap > 0; gap /= 2) { for (int i = gap; i < n; i++) { int temp = arr[i]; int j; for (j = i; j >= gap && arr[j - gap] > temp; j -= gap) { arr[j] = arr[j - gap]; } arr[j] = temp; } } } int main() { int arr[] = {34, 8, 64, 51, 32, 21}; int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); shell_sort(arr, n); printf("排序后的数组:\n"); for (int i = 0; i < n; i++) { printf("%d ", arr[i]); } return 0; } ``` ### 增量序列的选择 希尔排序的性能在很大程度上依赖于增量序列的选择。最初,Shell 使用的增量序列是 $n/2, n/4, n/8, \dots, 1$。然而,后续研究表明,使用其他增量序列(如 Hibbard 序列、Sedgewick 序列或 Pratt 序列)可以进一步提升排序效率。例如,Sedgewick 提出的序列 $(9 \times 4^i - 9 \times 2^i + 1)$ 或 $(4^i - 3 \times 2^i + 1)$ 能够将希尔排序的时间复杂度优化到 $O(n^{4/3})$。 ### 时间复杂度分析 希尔排序的时间复杂度取决于所选择的增量序列。对于 Shell 原始提出的增量序列,其最坏情况下的时间复杂度为 $O(n^2)$。然而,使用更优化的增量序列(如 Sedgewick 或 Pratt 序列),时间复杂度可以提升至 $O(n^{4/3})$ 或更优。 ### 总结 Donald Shell 提出的希尔排序是一种具有里程碑意义的排序算法。它不仅在当时显著提升了排序效率,也为后续排序算法的研究提供了重要的理论基础和实践思路。希尔排序的提出标志着计算机科学在算法优化领域迈出了重要一步。
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