排序为计算机编程最基本操作之一,乞今为至,人们共发明了十几种内排序算法,这些算法互有优劣,没有一种算法能在任何情况下都比其它算法好,因此,不仅需要掌握各种算法排序方法,还要深入理解各种算法的优劣之处.

首先,介绍下快速排序.快速排序被认为是最好的排序算法,不过当待元素呈基本有序时,快排就会退化为冒泡排序.

template< typename _T >
int partition( _T *arra, int m, int n )
{
    _T temp = arra[m];

最近在看泛型编程,就想把所学的用在实际项目中去,昨天晚上写一个排序算法时遇到一个奇怪的错误,编译器老是提示链接错误,认认真真的检查了一下,感觉没有问题啊,这该死的dev c++,没有提供查询错误的功能,还以为是编译器出什么错了,心里那个郁闷啦,别提了....

早上吃饭的时候还在想着那个该死的错误,到实验室,迫不急待打开电脑,在网上搜了下,很顺利地找到了一个有点像的问题,打开一看,果然跟我的一模一样.

转载如下,备忘:

All template code must be placed in

树结构是一种常用的基本结构之一,而遍历树又是对树的最基本操作之一,这里总结了一些树遍历的方法.算是备忘吧.

在树的非递归遍历时,需要注意的的是在,先根遍历和后根遍历在所有结点访问完之前栈都不空,而中根遍历会出现一次栈为空的情况,那就是,当访问到树的根节点时,树节点退栈,而它的右子树还没有进栈的情况,故在中根遍历时,要多加一个判定条件.

Mathematics for Computer Graphics
数学在计算机图形学中的应用

Greg Turk, August 1997
“学习计算机图形学需要多少的数学？”这是初学者最经常问的问题。答案取决于你想在计算机图形学领域钻研多深。如果仅仅使用周围唾手可得的图形软件，你不需要知道多少数学知识。如果想学习计算机图形学的入门知识，我建议你读一读下面所写的前两章（代数，三角学和线性代数）。如果想成为一名图形学的研究者，那么对数学的学习将是活到老，学

euqivalence:等价

scalar multiplication:数乘

scaling:缩放

vector negation:向量反转

vector space:向量空间

component:分量

coordinate:坐标

transformation:变换

domain:定义域

mapping:映射

homogenuous system:线性系统

coefficient matrix:系数矩阵

augmented matrix:增广矩阵

Gaussian elemination:高斯消元法

矩阵的逆矩阵的行列式等于该矩阵行列式的倒数.

矩阵的特征值,特征向量:对于一个矩阵M,存在向量a,和一实数r，满足：aM = ra,则称a 为特征向量，r为特征值.aM=ra　＝＞　aM-ra=0 ＝＞a(M-rI)=0　| (M-rI)|=0　＝＞r,a.

明天接着看最小二乘法Ｐ40

第八页：变换公式没有弄懂

第三十九页：Schmiti正交化和程序实现

矩阵求逆的程序实现

矩阵的特征值,特征向量的含义

最小二乘法

这章内容较少,主要讲了一些浮点数运算的一些小问题,这些问题看起来很小,平时也没有过多关注,至少现在还没有因为这些小陷阱引起重大错误,但这些问题却是不可忽视的

数学理论中的实数在计算机中用浮点数表示,浮点数在计算机中的位数固定,能表示的实数是有限的,而实数是连续的,有无数多个,要用有限的浮点数个数来表示无限个实数必然要进行四舍五入,这其中涉及到精度的问题.两个不同的实数在计算机中的表示可能是相同的.