京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Hilbert空间递归演示_数据分析师
Hilbert空间填充曲线在图像采样等方面十分有用关于什么希尔伯特
空间填充曲线看这里:http://en.wikipedia.org/wiki/Hilbert_curve
程序效果:
模拟Hilbert空间填充曲线效果,点击鼠标自动叠加!运行效果截图
Hilbert源程序代码:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
|
package com.gloomyfish.image.hilbert;
import java.awt.Color;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.Point;
public class Hilbert {
public static final int WHEELSIZE = 1024;
// four edges
public static final int NORTH = 0;
public static final int EAST = 90;
public static final int SOUTH = 180;
public static final int WEST = 270;
// four corners
public static final int NE = 45;
public static final int SE = 135;
public static final int SW = 225;
public static final int NW = 315;
// attributes
private Point location;
private Color[] colorWheel;
private int colorIdx;
public Hilbert() {
// build color lookup table
this.colorWheel = new Color[1024];
for (int i = 0; i < 128; ++i)
this.colorWheel[i] = new Color(0, 255 - i, i);
for (int j = 128; j < 256; ++j)
this.colorWheel[j] = new Color(0, j, j);
for (int k = 0; k < 256; ++k)
this.colorWheel[(k + 256)] = new Color(0, 255 - k, 255);
for (int l = 0; l < 128; ++l)
this.colorWheel[(l + 512)] = new Color(0, l, 255 - l);
for (int i1 = 0; i1 < 128; ++i1)
this.colorWheel[(i1 + 640)] = new Color(0, 127 - i1, 127 - i1);
for (int i2 = 0; i2 < 256; ++i2)
this.colorWheel[(i2 + 768)] = new Color(0, i2, 0);
this.colorIdx = 0;
}
public void process(Graphics graphic, int level, int width, int height) {
this.location = null;
if(level > 32 )
{
graphic.drawString("could get max depth is 32!", 40, 40);
return;
}
hilbert(graphic, level, 0, 0, width, height, 0, 225);
}
public void hilbert(Graphics g, int depth, int startx, int starty, int width, int height, int startgray, int endgray) {
int centerX = width / 2;
int centerY = height / 2;
if (depth == 0) {
if (this.location != null) {
g.setColor(this.colorWheel[this.colorIdx]);
g.drawLine(this.location.x, this.location.y,
startx + centerX, starty + centerY);
if (++this.colorIdx >= 1024)
this.colorIdx = 0;
}
this.location = new Point(startx + centerX, starty + centerY);
return;
}
switch (startgray) {
|
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17