我有一个对象列表(无向边)，如下所示:pairs=[pair:["a2","a5"],pair:["a3","a6"],pair:["a4","a5"],pair:["a7","a9"]];我需要在单独的组中找到所有组件(连接的节点)。所以从给定的对中我需要得到:groups=[group1:["a2","a5","a4"],group2:["a3","a6"],group3:["a7","a9"]];我实际上在这里阅读了一些答案并用谷歌搜索了这个，这就是我如何了解到这被称为“在图中查找连接的组件”，但是找不到任何示例代码。我在Node.js上使用JavaScript，但任何其他语言的
根据thedocs(具体来说，表格将指令与组件进行比较)，Angular组件允许需要其他指令(或者它只是组件？)。但是，组件没有链接功能，可以访问所需的Controller。Thesource，与文档相反，似乎暗示在创建组件时不可能使用“require”。哪个是真的？ 最佳答案 引用的来源已过时。从1.5.0开始，组件Controllercanberequired在其他组件中(同样适用于指令)。指南中的示例showsthewayhowthecomponentsanddirectivesshouldinteract在1.5中没有lin
我是快速傅里叶变换(FFT)的新手，不太清楚它是如何用C++等编程语言计算的。这是FFT2D的方法voidFFT2D(Complex*f,Complex*F,intwidth,intheight);Ittakesaninputimagefofsizewidth*heightandoutputthetransformedcoefficientsintoF.提示:图像像素存储为三个独立的图像颜色(R、G、B)平面，每个平面由一维复数数组表示。假设一幅图像的尺寸为宽W，高H，则图像位置(m，n)处像素的颜色分量值(R，G，B)可表示为R[m+n*W]，G(m+n*W)和B[m+n*W]，其中
我有一个图表，我想为它获取连通分量的数量。这可以通过BFS或DFS遍历轻松完成。但之后，我将迭代地删除图形的一些边，并再次询问生成的图形中连通分量的数量。一个简化的使用示例是:graphG=some_graph();while(some_condition){cout我已经找到了几个处理这个主题的动态图算法(使用数据结构允许比再次遍历图更快地重新计算连接组件的数量)。但是你能帮我节省一些实现它们的时间并提供一些免费实现的链接吗？(最好使用C或C++) 最佳答案 BoostGraphLibrary有你要找的东西，尽管从我的角度来看，学
我的部分代码通过存储xyz位置、xyz比例和四元数来存储4x3矩阵的等效项。下面的代码片段:classtTransform{//datatVector4fm_Position;tQuaternionm_Rotation;tVector4fm_Scale;};我想将这些对象中的2个相乘(就好像它是一个矩阵乘法)，我想知道是否有比将每个对象转换为矩阵更快/更好的方法，以这种方式进行乘法,然后再次提取结果位置、旋转和缩放？ 最佳答案 健康警告，因为这是内存中的，完全未经测试。您需要为tQuaternion和tVector4定义或替换运算符
我需要使用connectedcomponentlabelingC++应用程序中图像上的算法。我可以自己实现，但我试图使用Boost的union-find/disjointsets自union-find中提到以来的实现维基文章。我不知道如何创建disjoint_sets对象，以便它可以处理我拥有的图像数据(无符号短裤)。我错过了什么？Boost文档中的示例对我来说没有任何意义。当我有图像时，我是否需要那些示例中所有额外的Graphmumbo-jumbo？或者，是否已经有OpenCV连接组件标记实现。目前我们正在使用OpenCV1.1pre1和Boost1.37。
我正在世界空间坐标中实现法线/凹凸贴图(我发现它们更容易使用)并且我的照明在没有法线贴图的情况下也能正常工作，但是当引入法线贴图(以及使用TBN矩阵计算的新vector)时我的照明的镜面反射组件已关闭。镜面反射分量不在相机和灯光之间，所以有些地方是错误的。但是，查看我的代码我找不到任何问题。切线和双切线来自ASSIMP对象加载器，eyePos和lightPos也在世界坐标中。由于光照在镜面反射部分看起来是正确的(显示了凹凸贴图)，我认为它与切线空间变换有关？这是一张展示问题的图片:顶点着色器:#version330layout(location=0)invec4vertex;layou
我使用的是mac、4GBRAM和CLionIDE。编译器是Clang。我需要在这个深度优先搜索的递归实现中允许更多的递归(目前在具有80k节点的图上失败)。typedefunordered_map>graph;voidDFS(graph&G,inti,vector&visited){visited[i]=true;for(intj=0;i这是为了实现Kosaraju算法以计算图中的强连通分量。https://en.wikipedia.org/wiki/Kosaraju%27s_algorithm我知道可以将DFS实现为迭代，但最后一步很重要，我找不到使用迭代来包含它的方法。这是因为该步
导行电磁波从纵向场分量求解其他方向分量的矩阵表示导行电磁波传播的特点电磁波在均匀、线性、各向同性的空间中沿着zzz轴传播，可用分离变量法将时间轴、zzz轴与x,yx,yx,y轴分离，电磁波的形式可表示为：E⃗=E⃗(x,y)e−γzejωtH⃗=H⃗(x,y)e−γzejωt\begin{align}\vecE&=\vecE(x,y)\textrme^{-\gammaz}\textrme^{j\omegat}\\\vecH&=\vecH(x,y)\textrme^{-\gammaz}\textrme^{j\omegat}\\\end{align}EH=E(x,y)e−γzejωt=H(x,y
一.定义 强连通分量（StronglyConnectedComponents，简称SCC）是图论中的一个概念，用于描述有向图中的一组顶点，其中任意两个顶点之间都存在一条有向路径。换句话说，对于图中的任意两个顶点u和v，如果存在一条从u到v的有向路径，同时也存在一条从v到u的有向路径，那么u和v就属于同一个强连通分量。强连通分量在许多图算法中都有重要的应用，比如强连通分量的计算可以用于解决图的可达性问题、强连通分量的缩点可以用于求解最小生成树等。注意：强连通分量是有向图！ 二.例题P2863[USACO06JAN]TheCowPromS-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)三
