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自定义圆角和园边的实现

准备改变一个博客的风格，首先给大家讲一下原理，让大家明白了，然后再贴代码，不然可以直接看那么长的代码也比较痛苦，核心代码其实就那么几行： 核心代码分析： /**      * 根据原图和变长绘制圆形图片...和咱们前面结论一致。效果16种，大家可以自由组合展示不同的效果。 好了，原理和核心代码解释完成。下面开始写自定义View。 1、自定义属性： <?...默认为10DP break;           }       }       a.recycle();   }   3、onMeasure中获取控件宽高： /**      * 计算控件的高度和宽度...绘制圆形 case TYPE_CIRCLE:   int min = Math.min(mWidth, mHeight);   /**              * 长度如果不一致，按小的值进行压缩...canvas.drawBitmap(createRoundConerImage(mSrc), 0, 0, null);   break;           }       }   /**      * 根据原图和变长绘制圆形图片

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2022-07-31：给出一个有n个点，m条有向边的图， 你可以施展魔法，把有向边，变成无向边， 比如A到B的有向边，权重为7。施展魔法之后，A和B通过该边到达

2022-07-31：给出一个有n个点，m条有向边的图， 你可以施展魔法，把有向边，变成无向边， 比如A到B的有向边，权重为7。施展魔法之后，A和B通过该边到达彼此的代价都是7。...求，允许施展一次魔法的情况下，1到n的最短路，如果不能到达，输出-1。 n为点数, 每条边用(a,b,v)表示，含义是a到b的这条边，权值为v。...点的数量 边的数量 边的权值 <= 10^6。 来自网易。 答案2022-07-31： 单元路径最短算法。dijkstra算法。 点扩充，边扩充。...("测试结束"); } // 为了测试 // 相对暴力的解 // 尝试每条有向边，都变一次无向边，然后跑一次dijkstra算法 // 那么其中一定有最好的答案 fn min1(n: i32, roads...// 尝试每条有向边，都变一次无向边，然后跑一次dijkstra算法 // 那么其中一定有最好的答案 func min1(n int, roads [][]int) int { ans := 2147483647

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    六边形架构和分层架构的区别？

    六边形架构强调将核心业务逻辑与外部依赖解耦，通过接口与外部世界进行通信。核心业务逻辑位于架构的中心，而外部依赖通过适配器与核心业务逻辑连接在一起。这种架构具有灵活性高、易于测试和扩展的优点。...分层架构提供了清晰的分离和组织方式，使得各个层的职责清晰可见，并且易于理解、测试和维护。 这两种架构模式在软件系统设计和开发中有不同的应用场景和优势，可以根据具体需求选择适合的架构模式。...业务逻辑层包含系统的核心业务逻辑，处理业务规则和流程。 数据访问层用于与数据存储进行交互，包括数据库、文件系统等。 六边形架构和分层架构的应用场景？...可测试性要求高：六边形架构的内部层是独立于外部依赖的，使得核心业务逻辑可以单独进行单元测试，而无需依赖外部资源。这提高了系统的可测试性，并且能够更容易地进行自动化测试。...需要注意的是，六边形架构和分层架构并非互斥的选择，实际项目中也可以结合使用它们的特点，根据具体需求进行架构设计。选择适合的架构取决于项目的规模、复杂性和团队的技术经验。

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    找到最小生成树里的关键边和伪关键边（并查集+kruskal最小生成树）

    题目 给你一个 n 个点的带权无向连通图，节点编号为 0 到 n-1 ，同时还有一个数组 edges ，其中 edges[i] = [fromi, toi, weighti] 表示在 fromi 和 toi...最小生成树 (MST) 是给定图中边的一个子集，它连接了所有节点且没有环，而且这些边的权值和最小。 请你找到给定图中最小生成树的所有关键边和伪关键边。...如果从图中删去某条边，会导致最小生成树的权值和增加，那么我们就说它是一条关键边。 伪关键边则是可能会出现在某些最小生成树中但不会出现在所有最小生成树中的边。...请注意，你可以分别以任意顺序返回关键边的下标和伪关键边的下标。 示例 1： ?...注意到第 0 条边和第 1 条边出现在了所有最小生成树中，所以它们是关键边，我们将这两个下标作为输出的第一个列表。 边 2，3，4 和 5 是所有 MST 的剩余边，所以它们是伪关键边。

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    图计算中的顶点和边是什么？请解释其概念和作用。

    图计算中的顶点和边是什么？请解释其概念和作用。 在图计算中，顶点（Vertex）和边（Edge）是构成图结构的两个基本元素。它们分别表示实体或对象和它们之间的关系或连接。...下面我们将分别解释顶点和边的概念和作用。 顶点（Vertex）： 概念：顶点是图中的节点，代表了一个实体或对象。每个顶点可以有一个唯一的标识符（ID），用于在图中进行唯一标识。...每条边都连接两个顶点，并且可以具有一个可选的权重（Weight）。 作用：边用于表示顶点之间的关系或连接。在图计算中，我们可以通过边来表示各种关系，如社交网络中的好友关系、推荐系统中的相似性关系等。...每个顶点都有一个唯一的ID和一个字符串类型的属性，每条边都连接两个顶点并具有一个双精度类型的权重。最后，我们通过打印顶点属性和边权重来验证图的创建结果。...通过这个代码案例，我们可以清楚地看到顶点和边在图计算中的作用。顶点用于表示实体或对象，并存储其属性信息，而边用于表示实体之间的关系或连接，并可以具有权重来表示关系的强度。

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    普林斯顿体系架构和哈佛架构的区别_边和 普林斯顿

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 目前接触到的单片机架构就这两种：普林斯顿体系和哈佛结构： 两者的主要区别是：code memory和date memory是不是分开存放。...普林斯顿体系是程序存储器和数据存储器集合一体的架构；MEMORY单总线到CPU，这样在一个工作周期中：读指令—译码—-取数据过程中，读指令和取数据两次访问不得不分开按次序执行，效率低；特别是这样的设计使得...CPU在访存时遇到了很大的瓶颈，特别是现在CPU运算速度远远大于数据流量。...而哈佛结构则是程序和数据空间独立的体系结构，目的是为了减轻程序运行时的访存瓶颈。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

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    Python3 将源目录中的图片根据设定最长边参数保存到目标目录脚本（Image 的使用）

    如果我们给客户制作网站，客户会发送过来一堆的图片，这些图片一般都是通过手机或者数码相机拍摄的。有一个问题就是这些图片会比较大。那我们就需要对这些图片进行压缩的处理，这就是我写的这个脚本的实际用途。...关键问题是算法，例如，我要求图片最长边为 400px，那么理想情况下，处理的状态应该是： 源图片尺寸为 800*600，则缩放后结果是 400*300 源图片尺寸为 600*800，则缩放后结果是 300...*400 源图片尺寸为 300*200，因为无论是宽和高均小于我们设定的最长边，所以，原样保存不做处理。...只设置了最长边参数以及源目录 ? 脚本会提示，不设置目标目录则会覆盖源文件，直接回车，或者输入 Y 或者 y 确认，输入 N 或者 n 则退出程序。 设定了目标目录，但目标目录不存在 ?...os.path.isfile(__file__) # 判断路径是否为文件夹 os.path.isdir(__path__) # 创建多层文件夹(也可以创建单层文件夹) os.makedirs(__path__) # 根据路径取得文件的文件名

    1.8K30

    NC：大脑结构连接的多模态、非对称、加权和符号描述

    在本研究中，我们利用新推导出的不对称、加权及带有符号的连接组，深入探讨了解剖连接的模块化结构，并将其与基于流线密度加权的传统连接组所揭示的模块化结构进行了对比。...图3 有符号矩阵、加权矩阵和非对称矩阵的网络统计2.3 不对称、加权和有符号连接组的图论特性我们深入剖析了新推导的非对称、加权及符号矩阵所展现的模块化架构，并将其与基于纤维密度矩阵的同类度量进行了详尽对比...这一推断得到了进一步证实，即在纤维密度矩阵中，仅有14.2%的边被至少一条最短路径所利用（图3c、d），而在非对称、加权及符号网络中，高达97.5%的边至少被使用了一次（图3）。...通过对每条边上的差异进行配对样本t检验，我们识别出在总计m=29204条边中，有2463条边展现出显著的状态相关差异。尽管这些差异边缘广泛分布于全脑，但它们却显著集中于少数几个特定的系统（图5e）。...，并证实了这些权重能够根据任务状态（如休息与观看电影）进行系统性的调整。

    32810

    Java并发-CopyOnWriteArrayList前言CopyOnWriteArrayList API例子1：插入（删除）数据的同时进行遍历例子2：不支持一边遍历一边删除结论参考资料

    的不同在于：CopyOnWriteArrayList针对数组的修改操作（add、set等）是基于内部拷贝的一份数据而进行的。...换句话说，即使在一个线程进行遍历操作时有其他线程可能进行插入或删除操作，我们也可以“线程安全”得遍历CopyOnWriteArrayList。...例子1：插入（删除）数据的同时进行遍历 CopyOnWriteArrayList的实现原理是，在一个线程开始遍历（创建Iterator对象）时，内部会创建一个“快照”数组，遍历基于这个快照Iterator...如果在遍历的过程中有其他线程尝试改变数组的内容，就会拷贝一份新的数据进行变更，而后面再来访问这个数组的线程，看到的就是变更过的数组。...forEachRemaining(result2::add); assertThat(result2).containsOnly(1, 3, 5, 78, 100); } } 例子2：不支持一边遍历一边删除

    53730

    （JAVA）加权无向图和最小生成树的实现与原理概述

    最小生成树 之前学习的加权图，我们发现它的边关联的一个权重，那么我们就可以根据这个权重解决最小成本问题，但如何才能找对最小成本对应的顶点和边呢？...横切边： 连接两个属于不同集合的顶点的边称之为横切边 例如我们将图中的顶点切分为两个集合，灰色顶点属于一个集合，白色顶点属于另外一个集合，那么效果如下： 切分定理： 在一副加权图中，给定任意的切分，...其他的不属于，现在顶点7的邻接表中的边也成为了横切边，这时需要做两个操作： 0-7这边已经不是横切边了，需要让它失效： 只需要调用最小索引优先队列的delMin()方法即可完成； 2和4顶点各有两条连接指向最小生成树...，使用最小优先队列，对边按照权重进行排序 2.2.5.3 kruskal 算法的原理 在设计API的时候，使用了MinpriorityQueue pq存储图中所有的边，每次使用pq.delMin...*/ private UF_Tree_Weighted uf; // 存储图中所有的边，使用最小优先队列，对边按照权重进行排序 private MinPriorityQueue

    25510

    TSINGSEE青犀视频云边端架构都是如何选择和使用软解码和硬解码的？

    大家知道目前我们正在进行VR项目的开发，并且EasyPlayer.js视频播放器已经支持VR直播了，这对我们来说是向先进播放技术靠拢的重要一步。...image.png 在TSINGSEE青犀视频云边端架构产品的终端播放中，采用的都是软解码技术，硬解码技术采用的较少，比如我们后续对VR的开发中就可能会涉及硬解码。...即便软解码和硬解码被我们用在了不同的方面，但其实它们的本质都是用芯片执行编解码计算。...部分用户在对视频平台或者视频播放器做开发的时候，会为如何选择这两种解码方式而困扰，这种选择并不能一概而论，软解码和硬解码针对不同的需求和情况，具备不同的使用情景。...必然8k hevc 12bit，目前就没有可硬解的芯片，只能软解。 image.png 即便软解码通过CPU的方式来运行，较为依赖CPU，但因为其高度的兼容性和可调性，仍然收到很多新手用户的青睐。

    1K30

    Python3 初学实践案例（12）将源目录中的图片根据设定最长边参数保存到目标目录脚本（Image 的使用）

    Python3 初学实践案例（12）将源目录中的图片根据设定最长边参数保存到目标目录脚本（Image 的使用） 如果我们给客户制作网站，客户会发送过来一堆的图片，这些图片一般都是通过手机或者数码相机拍摄的...那我们就需要对这些图片进行压缩的处理，这就是我写的这个脚本的实际用途。...关键问题是算法，例如，我要求图片最长边为 400px，那么理想情况下，处理的状态应该是： 源图片尺寸为 800*600，则缩放后结果是 400*300 源图片尺寸为 600*800，则缩放后结果是 300...*400 源图片尺寸为 300*200，因为无论是宽和高均小于我们设定的最长边，所以，原样保存不做处理。...os.path.isdir(__path__) # 创建多层文件夹(也可以创建单层文件夹) os.makedirs(__path__) # 根据路径取得文件的文件名 os.path.basename(

    1.1K10

    每周学点大数据 | No.14 图论基础回顾

    这里的有向和无向是相对边来说的。在无向图中，边是没有方向的，连接顶点u 和v 的边可以记为(u,v)，当然也可以记为(v,u)。由于边是没有方向的，所以这两种表示法表示的是同一条边。...如果仅有(u,v)这条边存在，u可以通过(u,v)到达v，但v却不能通过这条边到达u，即(u,v)和(v,u)是两条不同的边。以u为起点的边，叫作u的出度；以u为终点的边，叫作u的入度。...在图形表示中，我们使用带有箭头的线来表示有向边。 我们使用的图多数都是加权图。...在加权图中，有的是边加权，也就是说，边不仅仅是一条边，在边的上面有一个权重，这个权重也可以叫作边的长度，在边不加权的图中，我们一般认为边的长度为1。还有的是图的顶点具有一个权值。...当然，也有顶点和边均具有权值的加权图。 小可：我想一些城市的互联关系，或者说地图就可以抽象成一个加权图吧，图的边权用来表示两个城市之间的距离。 Mr. 王：没错。

    1K80

    最小生成树学习

    生成树：给定无向图G=(V,E)，连接G中所有点，且边集是E的n-1条边构成的无向连通子图称为G的生成树(Spanning Tree)，而边权值总和最小的生成树称为最小生成树（Minimal Spanning...若再从剩余的m-k条边中选n-1-k条添加到生成森林中，使其成为G的生成树，并且选出的边的权值之和最小，则该生成树一定包含这m-k条边中连接生成森林的两个不连通节点的权值最小的边。...把森林视为一个大的节点，即可用之前的反证法证明其正确性。 Kruskal算法 利用推论，我们针对边进行处理。...=y){ cnt++; ans+=e[i].w;//累加权值和 p[x]=y;//合并两个端点 if(cnt==...区别在于，Kruskal算法是通过对边的寻找连接两个非连通节点的最小权值的边；而prim则是通过对点的寻找去确定最小权值的边。 最初,prim算法仅确定1号节点属于最小生成树。

    78910

    WWW 2015 | LINE：大规模信息网络的嵌入

    为了解决这个问题，作者提出了一种新的边缘采样方法，提高了推理的有效性和效率：作者用与权值成比例的概率对边进行采样，然后将采样后的边作为二值边进行模型更新。...4.2 模型优化 最小化 图片 的计算代价很高，因为在计算 图片 的时候需要对所有节点进行求和，如下所示： 图片 为了解决这一问题，本文采用了一种负采样方法，即根据每条边 图片 的某些噪声分布对多条负边进行采样...该方法在对边缘进行采样时，直接将边缘的权值乘到梯度中进行模型更新。...LINE：通过4.2节中介绍的边缘采样处理优化后的LINE模型。在每一个随机梯度步中，以与其权值成比例的概率对边缘进行采样，然后将其作为二进制边处理进行模型更新。...在连接之后，应该重新加权维度，以平衡这两个表示。在监督学习任务中，可以根据训练数据自动找到维度的权重。然而，在无监督的任务中，设置权重比较困难。

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