国外著名大学计算机系 scanline 算法
迪杰斯特拉在计算机领域的贡献
迪杰斯特拉在计算机领域的贡献迪杰斯特拉（Dijkstra）是计算机科学领域的一位杰出人物，他为计算机科学做出了许多重要贡献。
他的贡献不仅在于他的研究成果，还在于他的思维方式和对问题的深刻理解。
在本文中，我们将探讨迪杰斯特拉对计算机科学的贡献，以及他的研究对我们的影响。
迪杰斯特拉最著名的贡献之一是他提出的迪杰斯特拉算法，这是一种用于解决图中最短路径问题的算法。
这个算法是基于图论的基础知识，通过计算图中各个节点之间的最短路径，可以帮助我们在网络中找到最优的路径。
这个算法在计算机网络和路由器中被广泛应用，是现代计算机通信的关键技术之一。
除了迪杰斯特拉算法，迪杰斯特拉还提出了很多其他重要的概念和算法。
例如，他引入了“信号量”（semaphore）的概念，这是一种用于处理并发编程的机制。
通过引入信号量，迪杰斯特拉使得程序员能够更好地控制并发执行的顺序，从而避免了由于竞争条件而导致的错误。
迪杰斯特拉还致力于推动软件工程的发展。
他提出了一种称为“结构化编程”的方法，这种方法强调使用结构化的控制流程和模块化的程序设计来提高软件的质量和可维护性。
这个思想对后来的软件开发实践产生了深远的影响，促进了软件工程的发展。
迪杰斯特拉的贡献不仅在于他的研究成果，还在于他的思考方式和对问题的深刻理解。
他注重从基本原理出发，通过严密的逻辑推理和数学方法来解决问题。
他的思维方式和方法论激发了许多计算机科学家的思考，对整个计算机科学领域产生了深远的影响。
总结来说，迪杰斯特拉在计算机科学领域的贡献是多方面的。
他提出了许多重要的概念和算法，如迪杰斯特拉算法和信号量，这些都为计算机科学的发展做出了重要贡献。
此外，他的思维方式和解决问题的方法也对整个领域产生了重要影响。
迪杰斯特拉的研究成果和思考方式，不仅为计算机科学家提供了有力的工具和思想指导，也为我们更好地理解和应用计算机科学做出了巨大贡献。
扫描线多边形填充算法
扫描线多边形填充算法扫描线多边形填充算法（Scanline Polygon Fill Algorithm）是一种计算机图形学中广泛使用的算法，用于将一个封闭的多边形形状涂色填充。
它通过扫描线的方式，从上到下将多边形内的像素按照预设的填充颜色来进行填充。
本文将详细介绍扫描线多边形填充算法的原理、流程和实现细节。
1.算法原理：扫描线多边形填充算法基于扫描线的思想，在水平方向上扫描每一行像素，并检测多边形边界与扫描线的交点。
通过将扫描线从上到下扫过整个多边形，对于每一行像素，找出与多边形边界交点的水平线段，然后根据填充颜色将像素点进行填充。
2.算法流程：-找出多边形的最小和最大Y坐标，确定扫描线的范围。
-从最小Y坐标开始，到最大Y坐标结束，逐行进行扫描。
-对于每一行，找出与多边形边界交点的水平线段。
-根据填充颜色，为每个水平线段上的像素点进行填充。
3.算法实现：-首先，需要根据给定的多边形描述边界的顶点坐标，计算出每条边的斜率、最小和最大Y值以及每条边的X坐标交点。
-然后，对于每一扫描线，找出与多边形边界交点的水平线段，即找出交点的X坐标范围。
-最后，根据填充颜色，将该范围内的像素点进行填充。
4.算法优化：- 针对复杂多边形，可以使用活性边表（AET，Active Edge Table）来管理边界信息，加快查找交点的速度。
-可以使用桶排序来排序边界事件点，提高扫描速度。
-根据多边形边的特征，对算法进行优化，减少不必要的计算和内存消耗。
5.算法应用：-扫描线多边形填充算法广泛应用于计算机图形学中的图形渲染、图像处理等领域。
-在游戏开发、CAD绘图、虚拟现实等应用中，扫描线多边形填充算法被用于快速绘制和渲染复杂多边形。
总结：扫描线多边形填充算法是一种经典的计算机图形学算法，通过扫描线的方式对多边形进行填充。
它可以高效地处理各种形状的多边形，包括凸多边形和凹多边形。
算法虽然简单，但在实际应用中具有广泛的用途。
计算机科学中的计算几何学
计算机科学中的计算几何学计算几何学是计算机科学中一个重要的领域，它涵盖了许多与图形和几何有关的问题，例如计算多边形的面积和周长、求解几何元素之间的关系和位置、以及生成三维图形等等。
计算几何学在许多应用领域中都有广泛的应用，例如计算机辅助设计、虚拟现实、机器人技术等等。
在计算几何学中，最基本的问题是如何表示和存储几何对象。
传统的方式是使用点、线和面等基本元素来描述几何对象。
对于平面几何问题，经典的数据结构是平面直角坐标系（Cartesian coordinates）和极坐标系（polar coordinates）。
在三维几何问题中，一般使用欧几里得空间（Euclidean space）或齐次坐标系（homogeneous coordinates）来表示和计算。
此外，还可以使用参数曲线和曲面等高级数据结构来描述更复杂的几何对象。
计算几何学中的许多问题都涉及到了求解几何元素之间的关系和位置。
其中最常见的问题之一是交点问题（intersection problem），即求解两条或多条直线或曲线在二维或三维空间中的交点。
还有一类常见问题是求解点与线、点与面之间的位置关系。
例如，如何判断一个点是否在一个多边形内部？如何判断两个三角形是否相交？这些问题的解决方法涉及到了许多经典的算法，例如扫描线算法（scanline algorithm）、凸包算法（convex hull algorithm）和线性规划算法（linear programming algorithm）等等。
计算几何学的另一个重要领域是计算几何优化。
它涉及在给定约束条件下求解几何问题的最优解。
例如，在给定的几何对象中，如何找到包含最大面积的矩形？如何找到通过给定点的最短路径？这些问题需要一些经典的数学工具和算法，例如拉格朗日乘数法（Lagrange multiplier method）、离散化技术（discretization）和动态规划算法（dynamic programming algorithm）等等。
计算机图形学算法面试题及答案
计算机图形学算法面试题及答案计算机图形学是研究如何使用计算机生成和处理图像的学科。
在图形学算法面试中，面试官通常会问一些关于图形学中常见算法的问题。
这些问题涵盖了基本的数学运算、数据结构和图像处理原理等方面。
以下是一些常见的计算机图形学算法面试题及其答案。
1. Bresenham 线段生成算法是什么？如何优化？Bresenham 线段生成算法是一种用于在离散化的笛卡尔坐标系中生成直线的算法。
它通过寻找最接近理想路径的像素来逐步生成线段。
算法的基本思想是计算连续像素之间的差值，并使用该差值来决定下一个像素的位置。
优化方法包括使用对称性减少计算量、使用整数运算代替浮点运算以提高速度等。
2. DDA 算法和 Bresenham 算法有何区别？DDA (Digital Differential Analyzer) 算法是另一种用于生成直线的算法。
与 Bresenham 算法不同，DDA 算法使用浮点数运算来计算每个像素的坐标。
这使得 DDA 算法更易于理解和实现，但在处理大量像素时，速度较慢。
3. 什么是光线追踪算法？光线追踪算法是一种用于生成逼真图像的渲染算法。
它通过模拟光线在场景中的传播路径，计算光线与物体交互的方式来生成图像。
与传统的基于多边形的渲染算法不同，光线追踪算法可以模拟更复杂的光照效果，如阴影、反射、折射等。
4. 什么是均值漂移算法？均值漂移算法是一种用于图像分割和聚类的算法。
它通过对数据点周围的局部密度进行估计，将相似的数据点聚集到一起，从而实现图像的分割。
算法的基本原理是通过不断移动数据点的均值来逐步收敛于聚类的中心。
5. 傅里叶变换在图形学中有哪些应用？傅里叶变换在图形学中有广泛的应用。
其中一种常见的应用是图像滤波。
通过将图像转换到频域进行滤波，可以实现图像的模糊、锐化、边缘检测等效果。
另外，傅里叶变换还可以用于纹理分析、形状匹配等图形学任务。
6. 列举几种曲线插值算法。
曲线插值是一种通过已知点来近似生成曲线的技术。
双线绘制的计算方法
双线绘制的计算方法双线绘制是计算机图形学中常见的技术之一，它可以在二维平面上绘制出具有厚度的直线、多边形等图形。
本文将介绍双线绘制的计算方法，包括距离场、轮廓线及填充等细节。
一、距离场距离场（Distance field）是双线绘制的基础，它描述了每个像素距离离线最近的距离。
距离场有两种表示方式：二值表示和非二值表示。
二值表示通过比较像素点与线段的距离来决定像素点的颜色，因此会出现阶梯状的锯齿效果。
非二值表示则通过对距离场中每个像素进行平滑处理来消除锯齿效果。
两者可以根据需要选择使用。
构建距离场的方法有多种，其中最简单的是使用格点法（Grid method）。
将平面分成多个小区域，对于每个区域，计算其到距离最近的线段的距离，并赋值给该区域内的所有像素。
由于距离场的计算较为复杂，因此通常在离线计算后保存到文件中，程序在运行时从文件读取距离场数据。
二、轮廓线轮廓线（Outline）是通过距离场计算出来的，它表示了双线绘制的宽度。
对于一个像素，如果它距离最近的线段的距离小于双线绘制的宽度，则在轮廓线的位置处绘制一个像素。
轮廓线的绘制方法有两种：基于距离场的方法和基于线段的方法。
基于距离场的方法较为简单，只需要从距离场中找出距离最近的线段，并计算出轮廓线的位置。
基于线段的方法则需要将线段进行拓宽，得到一个矩形，再对矩形施加仿射变换，将其投影到平面上，得到轮廓线。
这种方法需要进行较多的计算，但绘制出来的轮廓线更加准确。
三、填充填充（Fill）是指将轮廓线内部的区域填充上颜色。
为了实现填充，可以使用扫描线算法（Scanline algorithm）。
扫描线算法基于扫描线（Scanline）的概念，将平面沿着Y 轴进行分割，每条扫描线对应一个Y坐标。
然后扫描线从上往下扫描，当遇到轮廓线时，标记一个状态，当扫描线完全穿过轮廓线时，根据标记的状态进行填充。
为了提高效率，扫描线算法可以先将所有轮廓线按照Y坐标进行排序，再进行填充。
ACM简介与输入输出
所属国家 中国 俄罗斯 俄罗斯 波兰 俄罗斯 中国 俄罗斯 波兰 中国 俄罗斯 俄罗斯 加拿大 捷克 美国 美国 德国 加拿大 美国 澳大利亚 美国
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2015-5-28
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第35届世界总决赛简介
第35届ACM-ICPC全球总决赛于5月27日在美国 佛罗里达州奥兰多市举行，从全球6大州82个国家 242个赛区1931所大学和22000多人中胜出的来自世 界33个国家和地区的103支队伍，300余名世界各大 学计算机精英参赛。 总决赛前十名的队伍将得到高额奖金：第一名 奖金为12000美元，第二名奖金为6000美元，第三名 奖金为3000美元，第四名至第十名将各得到l500美 元。除此之外还将承认北美冠军、欧洲冠军、南太 平洋冠军及亚洲冠军。
ACM算法与程序设计
第一讲
ACM/ICPC简介
简单输入输出
ACM/ICPC简介
ACM/ICPC的全称为ACM国际大学生程序设计 竞赛（ACM－International Collegiate Programming Contest），是世界上规模最大、水 平最高的国际大学生程序竞赛。ACM/ICPC由国 际计算机学界著名的ACM学会（Association for Computer Machinery）主办， 第一届ACM/ICPC 于1970年在美国举办，以后每年一届。历史上曾由 APPLE、AT&T、微软和IBM担任赞助商，现任赞 助商是IBM。ACM所颁发的获奖证书也为世界各 著名计算机公司及各知名大学所认可。
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教材及辅导资料推荐
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世界十大经典算法
世界十大经典算法世界十大经典算法算法是计算机科学中非常重要的概念，它是一种解决问题的方法和步骤的描述。
以下是世界上广泛应用且被业界认可的十大经典算法： 1. 二分查找算法（Binary Search Algorithm）：在有序数组中查找目标元素的算法。
通过将目标元素与数组中间元素进行比较，可以将搜索范围缩小一半，从而提高搜索效率。
2. 快速排序算法（Quick Sort Algorithm）：一种基于分治法的排序算法。
它通过选择一个基准元素，将数组分为两个子数组，其中一个子数组的元素都小于等于基准元素，另一个子数组的元素都大于等于基准元素，然后递归地对子数组进行排序。
3. 归并排序算法（Merge Sort Algorithm）：一种基于分治法的排序算法。
它将数组分成两个子数组，然后递归地对子数组进行排序，并将排序好的子数组合并成一个有序的数组。
4. 广度优先搜索算法（Breadth-First Search Algorithm）：用于图遍历的一种算法。
它从图的某个顶点开始，逐层遍历其邻接顶点，直到遍历完所有顶点。
广度优先搜索常用于寻找最短路径或解决迷宫等问题。
5. 深度优先搜索算法（Depth-First Search Algorithm）：用于图遍历的一种算法。
它从图的某个顶点开始，沿着一条路径一直向下遍历，直到无法继续为止，然后回溯到上一个没有遍历完的邻接顶点，继续遍历其他路径。
深度优先搜索常用于生成迷宫、图的连通性问题等。
6. Dijkstra算法（Dijkstra's Algorithm）：用于求解单源最短路径问题的一种算法。
它根据权重赋值给每条边，计算出从源节点到其他节点的最短路径。
7. 动态规划算法（Dynamic Programming Algorithm）：一种基于分治法的优化算法。
动态规划在问题可分解为重叠子问题时，通过保存子问题的解，避免重复计算，从而提高算法效率。
国际大学生超级计算机竞赛,清华夺ASC、ISC、SC三项超算比赛大满贯
国际大学生超级计算机竞赛,清华夺ASC、ISC、SC
三项超算比赛大满贯
美国当地时间11 月15 日，2018 国际大学生超级计算机竞赛（SC2018）中，清华大学计算机系超算团队夺得总冠军，总分88.398 分（满分100 分）。
至此，在2018 三大超算竞赛ASC、ISC 和SC 中，清华大学超算团队包揽了全部三项竞赛的总冠军，实现了继2015 年之后的又一次“大满贯”。
更为明显的是，中国高校已成为公认的“种子”强队。
据统计，在ASC 竞赛历史中的总冠军全部由中国高校包揽；而在SC 竞赛中除了清华大学外，中国科学技术大学、台湾清华大学也曾摘得冠军。
中国高校在超算竞赛的优异表现，除了近年来硬件技术的提升与普及，还有中国院校或科研机构在超算课程培养上的投入。
2015年起，中山大学相继成立了超算学院、超算应用研究院和大数据研究院；2017 年，上海大学计算机学院联合挂牌成立了上海超级计算机中心，这是国内第一个面向社会开放，实现资源共享的高性能计算公共服务平台。
区域填充的扫描线算法
区域填充的扫描线算法区域填充是一种常见的计算机图形学算法，用于将一个封闭区域内的所有像素点填充为指定的颜色。
扫描线算法是区域填充的一种常用方法，本文将介绍扫描线算法的基本原理、实现步骤和一些优化技巧。
扫描线算法的基本原理是利用扫描线从图像的上边界向下扫描，检测每个扫描线与区域的交点。
当遇到一个交点时，根据该交点的左右两侧的交点情况，确定将该交点连接到哪个交点上。
通过不断地扫描和连接交点，最终将整个区域填充为指定的颜色。
下面是扫描线算法的具体实现步骤：1.首先需要确定区域的边界，可以由用户提供或通过其他算法生成。
边界可以用一系列的线段、多边形或曲线表示。
2. 创建一个数据结构来存储每个扫描线与区域的交点。
常用的数据结构是活性边表（Active Edge Table，AET）和扫描线填充表（Scanline Fill Table，SFT）。
AET用于存储当前扫描线与区域边界的交点，SFT用于存储所有扫描线的交点。
3.初始化扫描线的起始位置为图像的上边界，并创建一个空的AET。
4.开始扫描线的循环，直到扫描线到达图像的下边界。
每次循环都进行以下操作：-将扫描线与区域边界进行相交，找出所有与区域相交的线段，并将它们的交点加入到AET中。
-对AET按照交点的x坐标进行排序。
-从AET中取出相邻的两个交点，根据这两个交点之间的像素点是否在区域内来决定是否填充这些像素点。
5.当扫描线到达图像的下边界时，完成填充。
扫描线算法的实现可能会遇到一些边界情况和优化需求。
下面是一些常见的优化技巧：1.边界处理：在AET中存储的交点需要进行边界处理，确保交点处于图像范围内。
2.垂直线段处理：对于垂直线段，可以进行特殊处理，避免在AET中重复存储相同的交点。
3.区域内部边界处理：当区域内部有不连续的边界时，需要对交点进行合并，避免出现多余的像素点填充。
4.使用扫描线填充算法优化：对于大尺寸的区域填充，可以使用扫描线填充算法进行优化。
计算机图形学 有效边表填充算法实验报告
实验题目: 实验二有效边表填充算法1.实验目的:设计有效边表结点和边表结点数据结构设计有效边表填充算法编程实现有效边表填充算法2.实验描述:下图 1 所示多边形覆盖了12 条扫描线, 共有7 个顶点和7 条边。
7 个顶点分别为：P0（7, 8）, P1（3, 12）, P2（1, 7）, P3（3, 1）, P4（6, 5）, P5（8, 1）, P6（12, 9）。
在1024×768 的显示分辩率下, 将多边形顶点放大为P0（500,400）, P1（350, 600）, P2（250, 350）, P3（350, 50）, P4（500, 250）, P5（600, 50）, P6（800, 450）。
请使用有效边表算法填充该多边形。
图1示例多边形图2 屏幕显示多边形3.算法设计:（1）建立AET和BUCKET类；（2）初始化桶, 并在建立桶结点时为其表示的扫描线初始化为带头结点的链表；（3）对每个桶结点进行循环, 将桶内每个结点的边表合并为有效边表, 并进行有效边表循环；（4）按照扫描线从小到大的移动顺序, 计算当前扫描线与多边形各边的交点, 然后把这些交点按X值递增的顺序进行排序, 配对, 以确定填充区间；（5）用指定颜色点亮填充区间内的所有像素, 即完成填充工作。
4.源程序:1)//AET.hclass AET{public:AET();virtual ~AET();double x;int yMax;double k;//代替1/kAET *next;};//AET..cppAET::AET(){}AET::~AET(){}2) //Bucket.h#include "AET.h"class Bucket{public:Bucket();virtual ~Bucket();int ScanLine;AET *p;//桶上的边表指针Bucket *next;};// Bucket.cppBucket::Bucket(){}Bucket::~Bucket(){}3)//TestView.h#include "AET.h"//包含有效边表类#include "Bucket.h"//包含桶类#define Number 7//N为闭合多边形顶点数, 顶点存放在整型二维数组Point[N]中class CTestView : public CView{。
计算机图形学-区域填充的扫描线算法
计算机图形学——区域填充的扫描线算法一．实验名称：区域填充的扫描线算法二．实验目的：1、理解区域填充扫描线算法的原理；2、实现区域填充的扫描线算法并测试；三．算法原理：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。
借助于栈结构，区域填充的扫描线算法之步骤如下：Step 1. 初始化种子点栈：置种子点栈为空栈，并将给定的种子点入栈；Step 2. 出栈：若种子点栈为空，算法结束；否则，取栈顶元素(x，y)为种子点；Step 3. 区段填充：从种子点(x, y) 开始沿纵坐标为y 的当前扫描线向左右两个方向逐像素点进行填色，其颜色值置为newcolor 直至到达区域边界。
分别以xl 和xr 表示该填充区段两端点的横坐标；Step 4. 新种子点入栈: 分别确定当前扫描线上、下相邻的两条扫描线上位于区段[xl, xr] 内的区域内的区段。
若这些区段内的像素点颜色值为newolor ,则转至Step 2；否则以区段的右端点为种子点入种子点栈，再转至Step 2。
四．原程序代码：/*****************************************//*4-ScanLineFill 区域填充的扫描线算法实现*//*****************************************/#include <stdio.h>#include <conio.h>#include <graphics.h>#include <malloc.h>#define Stack_Size 100 //栈的大小常量//定义结构体,记录种子点typedef struct{int x;int y;}Seed;//定义顺序栈(种子点)typedef struct{Seed Point[Stack_Size];int top;}SeqStack;//初始化栈操作void InitStack(SeqStack *&S){S=(SeqStack *)malloc(sizeof(SeqStack));S->top=-1;}//种子点栈置空；void setstackempty (SeqStack *S){S->top==-1;}//种子点栈状态检测函数int isstackempty (SeqStack *S){if(S->top==-1)return true; //空栈返回trueelsereturn false; //非空栈返回false}//种子点入栈；int stackpush (SeqStack *&S,Seed point){if(S->top==Stack_Size-1)//栈已满，返回false return false;S->top++;//栈未满，栈顶元素加1S->Point[S->top]= point;return true;}//取栈顶元素；int stackpop (SeqStack *&S,Seed &point){if(S->top==-1)//栈为空，返回falsereturn false;point=S->Point[S->top];S->top --;//栈未空，top减1return true;}//画圆void CirclePoints (int xc, int yc, int x, int y, int Color) {putpixel (xc + x, yc + y, Color);putpixel (xc + x, yc - y, Color);putpixel (xc - x, yc + y, Color);putpixel (xc - x, yc - y, Color);putpixel (xc + y, yc + x, Color);putpixel (xc + y, yc - x, Color);putpixel (xc - y, yc + x, Color);putpixel (xc - y, yc - x, Color); }//中点画圆算法void MidpointCircle(int radius, int Color) {int x, y;float d;x=0;y=radius;d=5.0/4-radius;CirclePoints(250,250,x,y,Color);while(x<y){if (d<0){d+=x*2.0+3;}else{d+=(x-y)*2.0+5;y--;}x++;CirclePoints(250,250,x,y,Color);}}//四连通扫描线算法void ScanLineFill4(int x, int y, int oldcolor, int newcolor) {int xl, xr, i;bool SpanNeedFill;Seed pt;//种子点SeqStack *S;//定义顺序栈InitStack(S);//定义了栈之后必须把栈先初始化setstackempty(S);//种子点栈置空；pt.x = x;pt.y = y;stackpush (S,pt); // 种子点(x, y)入栈while (!isstackempty(S)){stackpop (S,pt);//取种子点y = pt.y;x = pt.x;while (getpixel (x,y)==oldcolor) {// 从种子点开始向右填充putpixel (x, y, newcolor);x++;}xr = x -1;x = pt.x -1;while (getpixel (x,y)==oldcolor) { // 从种子点开始向左填充putpixel (x, y, newcolor);x--;}xl = x + 1;x = xl;y = y +1; // 处理上面一条扫描线while (x < xr){SpanNeedFill = false;while (getpixel (x, y)==oldcolor){SpanNeedFill = true;x++ ;} // 待填充区段搜索完毕if (SpanNeedFill){// 将右端点作为种子点入栈pt.x = x - 1;pt.y = y;stackpush (S,pt);SpanNeedFill = false;} //继续向右检查以防遗漏while ((getpixel (x, y)!=oldcolor) && (x< xr)) x++;} //上一条扫描线上检查完毕x = xl;y=y-2; // 处理下面一条扫描线while (x < xr){SpanNeedFill = false;while (getpixel (x, y)==oldcolor){SpanNeedFill=true;x++ ;}if (SpanNeedFill){pt.x= x - 1;pt.y = y;stackpush (S,pt);SpanNeedFill=false;}while ((getpixel (x, y)!=oldcolor) && (x < xr))x++;}}}//主函数检测void main(){int radius,color;int x,y;//种子点int oldcolor,newcolor;//原色与填充色//输入参数值printf("input radius and color:\n");//画圆参数scanf("%d,%d",&radius,&color);printf("input x and y:\n"); //读入内点scanf("%d,%d", &x, &y);printf("input oldcolor and newcolor:\n"); //读入原色与填充色scanf("%d,%d", &oldcolor, &newcolor);int gdriver = DETECT,gmode;initgraph(&gdriver, &gmode, "c:\\tc");// 用背景色清空屏幕cleardevice();// 设置绘图色为红色setcolor(RED);MidpointCircle(radius,color);//用中点画圆算法画圆rectangle(150, 150, 350, 350);//再画一个矩形区域ScanLineFill4 (x,y,oldcolor,newcolor);//扫描线区域填充getch();closegraph();}五．运行结果与讨论：测试结果1：测试结果2：六．实验分析与讨论：1.通过借助栈这一数据结构，完成了区域填充的扫描线算法的实现，并利用以前所学的画圆等算法，进行综合运用，在此基础上进行扩充，设计多种图案，进行扫描线填充算法的检测，都得到了理想的结果，体现了算法的有效性；2.栈的数据结构给种子点的操作带来了极大的方便，为算法的实现提供了便利，同时还提高了算法的复用性和可靠性；3.此扫描线填充算法能够对多种图案进行填充，展现了算法的实用性。
布雷森汉姆直线算法
布雷森汉姆直线算法布雷森汉姆直线算法（Bresenham's Line Algorithm）是一种计算机图形学中常用的直线绘制算法，其通过在离散的像素格上选择最接近实际直线路径的点来实现高效绘制直线的目的。
该算法由Jack Elton Bresenham在1962年首次提出，被广泛应用于图形显示、打印机及数码扫描仪等领域。
布雷森汉姆直线算法的核心思想是利用整数运算来代替浮点运算，从而提高计算效率。
该算法通过仅使用加法、减法和位移等基本运算，不需要乘法运算和浮点数运算，从而适用于资源有限的嵌入式系统和低成本的图形设备。
算法的基本步骤如下：1. 根据起点P1（x1，y1）和终点P2（x2，y2）确定直线斜率k。
2. 如果|k|≤1，则沿x轴方向递增遍历起点P1到终点P2，并在每个像素上绘制。
若k>1，则沿y轴方向递增遍历P1到P2，绘制每个像素。
3. 对于每一步，根据递增的方向选择相应的像素。
4. 根据斜率k来决定误差累积量，调整绘制位置，保证直线的连续性。
该算法的优势在于其简单而高效的原理，使得绘制直线的速度非常快。
与传统的基于浮点运算的算法相比，布雷森汉姆直线算法的计算开销较小，而且能够得到非常接近实际直线路径的结果，几乎没有明显的视觉差异。
这使得该算法在计算资源有限的场景下非常有用，例如在嵌入式系统中，可以利用该算法绘制图形界面的边界、线条等。
然而，布雷森汉姆直线算法也存在一些局限性。
由于只考虑了整数坐标，因此绘制出来的直线可能会有些锯齿状，这在一些高精度要求的场景下可能会表现出明显的视觉噪点。
此外，该算法仅适用于绘制直线，并不能直接应用于曲线、圆等其他形状的绘制。
总之，布雷森汉姆直线算法是一种非常经典和实用的绘制直线的算法。
它通过巧妙地利用整数计算来取代浮点计算，以提高效率和减少计算资源开销。
虽然存在一些局限性，但在大多数场景下，它仍然是一种高效且精确的绘制直线的选择，对于计算机图形学的发展和应用有着重要的指导意义。
美国留学：计算机科学专业介绍
美国留学：计算机科学专业介绍来源：雅力留学1、计算机图形学Computer Graphics这个专业与上面的人工智能、计算机网络、软件工程全都有交叉。
研究图像的表达、处理等.计算机成像，三维动画，甚至网络影像传播都属于这个方向的范畴.学习这个专业的同学可以去游戏设计公司，电影视频制作公司找工作.没准能够参与设计暗黑3.总之，现在的生活离不开图形图像的数字表达处理，也就离不开学计算机图形学和多媒体的同学。
2、数据库database system具体又有数据库系统，数据挖掘等等.从很理论的关系数据库、云数据库，到很应用的SQL，全在学习范围之内.毕业生可以做数据库管理工程师.不过请注意这种工程师职位对于经验要求较高，尤其是高薪全职在大公司的数据库管理工程师，刚毕业的学生恐怕有困难。
不过工作可以找到，比如说兼职的实习性质，可以作为起步.对于编程序要求不算太高。
3、系统架构System architecture. computer architecture这个很偏EE, computer engineerin‘也跟这个紧密相关.这个专业做下去其实就是VL S工了，设计底层的芯片.个人感觉这个是EE的专业.但是由于EE和CS密不可分，有时候也就混为一谈.这个专业对数字电路(逻辑电路)之类的背景有要求，学出来工作还是比较好找的，但是学得比较累，跟硬件相关，不是仅仅写代码就能对付得了的.在各类设备生产商处有工作可找。
4、计算机网络Networking网络应用、网络协议、网络通信、网络理论、网络安全等等全算在内.加密解密、路由算法、甚至编解码都是需要学习的学科.这个学科申请的竞争者非常多，来自EE, ECE背景的同学也都可以申请.不过本学科就业也算不错，从设备商到运营商到第三方软件开发商，都有职位可以选择.很多公司的招人厂告上写的就是Telecommunication和CS, EE相关专业.可见这个范围达到什么程度，明明是个应用专业，却都快成了与EE, CS平起平坐了。
多边形区域填充算法－－扫描线填充算法（有序边表法）有代码
多边形区域填充算法－－扫描线填充算法（有序边表法）有代码⼆、扫描线算法（Scan-Line Filling）转载 https:///u013044116/article/details/49737585扫描线算法适合对⽮量图形进⾏区域填充，只需要直到多边形区域的⼏何位置，不需要指定种⼦点，适合计算机⾃动进⾏图形处理的场合使⽤，⽐如电脑游戏和三维CAD软件的渲染等等。
对⽮量多边形区域填充，算法核⼼还是求交。
⼀⽂给出了判断点与多边形关系的算法――扫描交点的奇偶数判断算法，利⽤此算法可以判断⼀个点是否在多边形内，也就是是否需要填充，但是实际⼯程中使⽤的填充算法都是只使⽤求交的思想，并不直接使⽤这种求交算法。
究其原因，除了算法效率问题之外，还存在⼀个光栅图形设备和⽮量之间的转换问题。
⽐如某个点位于⾮常靠近边界的临界位置，⽤⽮量算法判断这个点应该是在多边形内，但是光栅化后，这个点在光栅图形设备上看就有可能是在多边形外边（⽮量点没有⼤⼩概念，光栅图形设备的点有⼤⼩概念），因此，适⽤于⽮量图形的填充算法必须适应光栅图形设备。
2.1扫描线算法的基本思想扫描线填充算法的基本思想是：⽤⽔平扫描线从上到下（或从下到上）扫描由多条⾸尾相连的线段构成的多边形，每根扫描线与多边形的某些边产⽣⼀系列交点。
将这些交点按照x坐标排序，将排序后的点两两成对，作为线段的两个端点，以所填的颜⾊画⽔平直线。
多边形被扫描完毕后，颜⾊填充也就完成了。
扫描线填充算法也可以归纳为以下4个步骤：（1）求交，计算扫描线与多边形的交点（2）交点排序，对第2步得到的交点按照x值从⼩到⼤进⾏排序；（3）颜⾊填充，对排序后的交点两两组成⼀个⽔平线段，以画线段的⽅式进⾏颜⾊填充；（4）是否完成多边形扫描？如果是就结束算法，如果不是就改变扫描线，然后转第1步继续处理；整个算法的关键是第1步，需要⽤尽量少的计算量求出交点，还要考虑交点是线段端点的特殊情况，最后，交点的步进计算最好是整数，便于光栅设备输出显⽰。
计算机科学中最重要的32个算法
奥地利符号计算研究所（Research Institute for Symbolic Computation，简称RISC）的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章，提到他做了一个调查，参与者大多数是计算机科学家，他请这些科学家投票选出最重要的算法，以下是这次调查的结果，按照英文名称字母顺序排序。
1.A* 搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。
其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定次序。
算法以得到的次序访问这些节点。
因此，A*搜索算法是最佳优先搜索的范例。
2.集束搜索（又名定向搜索，Beam Search）——最佳优先搜索算法的优化。
使用启发式函数评估它检查的每个节点的能力。
不过，集束搜索只能在每个深度中发现最前面的m 个最符合条件的节点，m是固定数字——集束的宽度。
3.二分查找（Binary Search）——在线性数组中找特定值的算法，每个步骤去掉一半不符合要求的数据。
4.分支界定算法（Branch and Bound）——在多种最优化问题中寻找特定最优化解决方案的算法，特别是针对离散、组合的最优化。
5.Buchberger算法——一种数学算法，可将其视为针对单变量最大公约数求解的欧几里得算法和线性系统中高斯消元法的泛化。
6.数据压缩——采取特定编码方案，使用更少的字节数（或是其他信息承载单元）对信息编码的过程，又叫来源编码。
7.Diffie-Hellman密钥交换算法——一种加密协议，允许双方在事先不了解对方的情况下，在不安全的通信信道中，共同建立共享密钥。
该密钥以后可与一个对称密码一起，加密后续通讯。
8.Dijkstra算法——针对没有负值权重边的有向图，计算其中的单一起点最短算法。
9.离散微分算法（Discrete differentiation）10.动态规划算法（Dynamic Programming）——展示互相覆盖的子问题和最优子架构算法11.欧几里得算法（Euclidean algorithm）——计算两个整数的最大公约数。
CGA填充算法之种子填充算法
CGA填充算法之种⼦填充算法CGA填充算法之种⼦填充算法 平⾯区域填充算法是计算机图形学领域的⼀个很重要的算法，区域填充即给出⼀个区域的边界（也可以是没有边界，只是给出指定颜⾊），要求将边界范围内的所有象素单元都修改成指定的颜⾊（也可能是图案填充）。
区域填充中最常⽤的是多边形填⾊，本⽂讨论种⼦填充算法（Seed Filling） 如果要填充的区域是以图像元数据⽅式给出的，通常使⽤种⼦填充算法（Seed Filling）进⾏区域填充。
种⼦填充算法需要给出图像数据的区域，以及区域内的⼀个点，这种算法⽐较适合⼈机交互⽅式进⾏的图像填充操作，不适合计算机⾃动处理和判断填⾊。
根据对图像区域边界定义⽅式以及对点的颜⾊修改⽅式，种⼦填充⼜可细分为⼏类： ⽐如：①注⼊填充算法（Flood Fill Algorithm）、 ②边界填充算法（Boundary Fill Algorithm）以及 ③为减少递归和压栈次数⽽改进的扫描线种⼦填充算法等等。
所有种⼦填充算法的核⼼其实就是⼀个递归算法，都是从指定的种⼦点开始，向各个⽅向上搜索，逐个像素进⾏处理，直到遇到边界，各种种⼦填充算法只是在处理颜⾊和边界的⽅式上有所不同。
在开始介绍种⼦填充算法之前，⾸先也介绍两个概念，就是“4-联通算法”和“8-联通算法”。
既然是搜索就涉及到搜索的⽅向问题，从区域内任意⼀点出发，如果只是通过上、下、左、右四个⽅向搜索到达区域内的任意像素，则⽤这种⽅法填充的区域就称为四连通域，这种填充⽅法就称为 “4-联通算法”。
如果从区域内任意⼀点出发，通过上、下、左、右、左上、左下、右上和右下全部⼋个⽅向到达区域内的任意像素，则这种⽅法填充的区域就称为⼋连通域，这种填充⽅法就称为“8-联通算法”。
如图1（a）所⽰，假设中⼼的蓝⾊点是当前处理的点，如果是“4-联通算法”，则只搜索处理周围蓝⾊标识的四个点，如果是“8-联通算法”则除了处理上、下、左、右四个蓝⾊标识的点，还搜索处理四个红⾊标识的点。
16个ACM经典算法介绍
16个ACM经典算法介绍一、排序算法：1.冒泡排序：基于比较的排序算法，通过不断交换相邻元素将最大元素逐渐向后移动。
2.插入排序：基于比较的排序算法，通过将元素逐个插入到已排好序的部分中，最终得到完全有序的序列。
3.归并排序：基于分治的排序算法，将待排序序列划分为一系列子序列，然后将子序列进行合并，最终得到完全有序的序列。
4.快速排序：基于分治的排序算法，通过选择一个基准元素将序列划分为两部分，然后递归地对两部分进行排序。
5.堆排序：基于堆的排序算法，通过构建最大堆或最小堆来实现排序。
二、查找算法：6.二分查找：基于有序序列的查找算法，通过将待查找值与序列中间元素进行比较，逐渐缩小查找范围。
7.哈希表：基于哈希函数的查找算法，通过将键值对存储在哈希表中，实现高效的查找。
三、图算法：8.深度优先（DFS）：基于栈的算法，通过递归地访问顶点的邻接顶点，实现图的遍历。
9.广度优先（BFS）：基于队列的算法，通过访问顶点的邻接顶点，实现图的遍历。
10. 最小生成树算法：用来求解无向图的最小生成树，常用的有Prim算法和Kruskal算法。
11. 最短路径算法：用来求解有向图或带权重的无向图的最短路径，常用的有Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。
四、动态规划算法：12.最长上升子序列（LIS）：用来求解一个序列中最长严格递增子序列的长度。
13.背包问题：用来求解在给定容量下，能够装入尽量多的物品的问题。
五、字符串算法：14.KMP算法：用来在一个文本串S中查找一个模式串P的出现位置的算法，通过预处理模式串，利用已经匹配过的子串，跳过一定长度进行下一轮匹配。
15. Boyer-Moore算法：用来在一个文本串S中查找一个模式串P的出现位置的算法，通过从模式串末尾开始匹配，利用好后缀和坏字符规则，跳过一定长度进行下一轮匹配。
16.字符串匹配算法：用来在一个文本串S中查找多个模式串的出现位置的算法，常用的有AC自动机和后缀树。
北卡罗来纳州立大学计算机专业介绍.doc
北卡罗来纳州立大学计算机专业介绍.doc北卡罗来纳州立大学计算机专业介绍北卡罗来纳州立大学计算机科学专业设置详解北卡罗来纳州立大学(North Carolina State University，缩写NCSU，简称NC State)该校隶属的是北卡罗来纳大学系统。
该校成立于1887年，是一所大型公立综合性大学，与杜克大学、北卡罗来纳大学教堂山分校共同称为北卡罗来纳研究型铁三角(Research Triangle) 大学。
托普仕留学为大家详细介绍计算机科学专业的专业设置情况。
计算机科学专业设立于北卡罗来纳州立大学工程学院(College of Engineering)下，计算机科学专业开设的专业方向包括：高级学习技术(Advanced Learning Technologies)算法与计算理论(Algorithms and Theory of Computation)分析(Analytics)计算机架构与操作系统(Architecture and Operating Systems) 人工智能与智能代理(Artificial Intelligence and Intelligent Agents)云计算(Cloud Computing)计算机与视频游戏(Computer and Video Games)网络安全(Cyber Security)电子商务(Electronic Commerce)嵌入式与实时系统(Embedded and Real-Time Systems)图形与人机交互(Graphics and Human Computer Interaction) 医疗保健信息技术(Health Care Information Technology)信息与知识管理(Information and Knowledge Management) 网络与性能评价(Networking and Performance Evaluation)并行与分布式系统(Parallel and Distributed Systems)科学与高性能计算(Scientific and High Performance Computing)服务科学管理与工程(Service Science Management and Engineering)软件工程与编程语言(Software Engineering and Programming Languages)学院简介：北卡罗来纳州立大学(North Carolina State University，缩写NCSU，简称NC State)现有学生34767名。
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Scanline Fill Algorithm − Intersect scanline with polygon edges − Fill between pairs of intersections − Basic algorithm: For y = ymin to ymax 1) intersect scanline y with each edge 2) sort interesections by increasing x
[p0,p1,p2,p3] 3) fill pairwise (p0 −> p1, p2−> p3, ....)
However, we need to handle some special cases and improve the performance Special handling:
a) Make sure we only fill the interior pixels
Define interior:
For a given pair of intersectin points
(Xi, Y), (Xj, Y)
−> Fill ceiling(Xi) to floor(Xj)
important when we have polygons adjacent to each other
b) Intersection has an integer X coordinate
−> if Xi is integer, we define it to be interior −> if Xj is integer, we define it to be exterior (so don’t fill)
Special handling (cont’d)
c) Intersection is an edge end point
Intersection points: (p0, p1, p2) ???
−> (p0,p1,p1,p2) so we can still fill pairwise
−> In fact, if we compute the intersection of the scanline with edge e1 and e2 separately,
we will get the intersection point p1 twice. Keep both of the p1.
Special handling (cont’d)c) Intersection is an edge end point (cont’d)However, in this case we don’t want to count
p1 twice (p0,p1,p1,p2,p3), otherwise we will fill pixels between p1 and p2, which is wrong
Special handling (cont’d)c) Intersection is an edge end point (cont’d)Rule: If the intersection is the ymin of the edge’s
endpoint, count it. Otherwise, don’t.
Yes, count
p1 for both e1 and e2 No, don’t count p1 for the edge e2。