uva_297_Quadtrees

本文介绍了一种使用递归方法构建四叉树的数据结构,并实现了一个遍历该树来统计黑色像素数量的算法。通过解析输入字符串,程序能够构建出四叉树并根据树的结构设置结果数组,最终输出黑色像素的总数。
题目中定义的四叉树,顶点若为黑色则一共有1024个像素,从这里可以推断出四叉数的曾数是6,最后一层的值为1, 思路是递归建树,然后遍历/
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;

#define PARENT          1
#define FULL            2
#define EMPTY           3
#define CHILDCNT        4
#define MAXN            2048
#define MAXV            1365

typedef struct BTREENODE_ {
        int data_type;
        BTREENODE_ *child[CHILDCNT];
}BTREENODE;

int rst[MAXN], pos;

void build_tree(const char *str, BTREENODE **node)
{
        (*node) = new BTREENODE;
        if( 'p' == str[++ pos] ) {
                (*node)->data_type = PARENT;
                for(int i = 0; i < CHILDCNT; i ++) {
                        build_tree(str, &(*node)->child[i]);
                }
                return;
        }
        (*node)->data_type = ('f' == str[pos])? FULL : EMPTY;
        for(int i = 0; i < CHILDCNT; i ++) {
                (*node)->child[i] = NULL;
        }
}

inline int get_child_index(const int &cur_idx, int ith_child)
{
        return (cur_idx-1)*CHILDCNT+ith_child+2;
}

void loop_set_rst(const int &idx)
{
        if( idx > MAXV ) {
                return;
        }
        rst[idx] = (get_child_index(idx, 0) > MAXV)? 1 : 0;
        for(int i = 0; i < CHILDCNT; i ++) {
                loop_set_rst(get_child_index(idx, i));
        }
}

void set_rst(BTREENODE *node, int cur_idx)
{
        if( cur_idx > MAXV ) {
                return;
        }
        if( PARENT == node->data_type ) {
                for(int i = 0; i < CHILDCNT; i ++) {
                        set_rst(node->child[i], get_child_index(cur_idx, i));
                }
        }
        else if( FULL == node->data_type ) {
                rst[cur_idx] = (get_child_index(cur_idx, 0) > MAXV)? 1 : 0;
                for(int i = 0; i < CHILDCNT; i ++) {
                        loop_set_rst(get_child_index(cur_idx, i));
                }
        }
}

int main(int argc, char const *argv[])
{
#ifndef ONLINE_JUDGE
        freopen("test.in", "r", stdin);
#endif
        int n, ans;
        char str[MAXN];
        BTREENODE *root;
        while( ~scanf("%d", &n) ) {
                for(int i = 0; i < n; i ++) {
                        memset(rst, 0, sizeof(rst)); ans = 0;
                        for(int k = 0; k < 2; k ++) {
                                scanf("%s", str); pos = -1;
                                build_tree(str, &root); set_rst(root, 1);
                        }
                        for(int i = 1; i < MAXN; i ++) {
                                ans += rst[i];
                        }
                        printf("There are %d black pixels.\n", ans);
                }
        }
        return 0;
}

### 地形多层次建模技术概述 地形多层次建模是一种高级的过程性建模技术,它通过分层的方式表示地形的不同细节级别(LOD, Level of Detail),从而优化渲染性能并提高视觉效果的真实性。这种技术的核心在于动态调整模型的复杂度以适应观察距离的变化[^1]。 #### 动态细节层次(LOD) 动态细节层次是地形多层次建模中最常用的技术之一。该方法基于视点的距离自动切换不同分辨率的地表网格。当用户靠近某一区域时,系统会加载更高精度的数据;而远离某区域时,则降低其分辨率以减少计算开销。这种方法不仅能够显著提升实时应用中的帧率表现,还能保持较高的画面质量。 ```python def adjust_lod(distance_to_viewer): """根据到观测者的距离调整LOD等级""" if distance_to_viewer < 100: return 'High Resolution' elif 100 <= distance_to_viewer < 500: return 'Medium Resolution' else: return 'Low Resolution' # 示例调用 current_lod = adjust_lod(300) print(f"当前使用的LOD为:{current_lod}") ``` 上述代码片段展示了一个简单的函数`adjust_lod()`,它可以依据给定的距离决定应该采用哪种级别的细节显示。 #### 基于噪声的高度场生成 为了创建更加逼真的自然景观,许多现代游戏引擎利用Perlin Noise或其他形式的程序化噪音来模拟山脉、峡谷等地貌特征。这种方式允许开发者仅需定义少量参数即可获得丰富的地貌变化,极大地简化了传统手工雕刻的工作流程。 #### 数据结构的选择 有效的数据管理对于大规模场景尤为重要。四叉树(quadtrees)常被用来组织二维空间内的对象分布情况,在处理大范围连续变化的地图方面表现出色。八叉树(octrees)则扩展到了三维环境当中,适用于更复杂的立体结构表达需求。 ### 总结 综上所述,地形多层次建模涉及多个方面的专业知识和技术手段,包括但不限于动态细节层次的应用、基于噪声的高度场构建以及合理高效的数据存储方案设计等。每项技术都有助于打造既美观又高效的虚拟世界体验。
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