vertices

5गर्मी

3उत्तर

शिखर के किनारों (बहुभुज) को खोजने के लिए सर्वश्रेष्ठ एल्गोरिदम

मेरे पास बड़ी संख्या में शिखर हैं, उनमें से कुछ किनारों हैं, कुछ अनावश्यक हैं (आकार के अंदर) और मैं उनको हटाना चाहता हूं। सबसे सरल एल्गोरिदम मैं सोच सकता हूं कि अगर वे दूसरों द्वारा गठित आकार को हिट क

10गर्मी

3उत्तर

गैर-उत्तल बहुभुज में शिखर के बड़े सेट को देखते हुए, मैं किनारों को कैसे ढूंढ सकता हूं?

मेरे पास शिखर का एक सेट है (जिसे ए कहा जाता है) और मैं सभी सीमावर्ती शीर्षकों को ढूंढना चाहता हूं जैसे कि यह सीमा शिखर सेट आकार की रूपरेखा है। ए में कई कोष्ठक अनावश्यक हैं क्योंकि वे आकार के अंदर हैं,

5गर्मी

1उत्तर

शिखर का न्यूनतम सेट जो अधिकतम में अन्य सभी कोष्ठकों तक पहुंचने की अनुमति देता है। एक किनारे

यह शायद एक बेवकूफ सवाल है, लेकिन एक कैनोनिकल समस्या क्या है जो ग्राफ़ से कम से कम शिखर सेट के लिए पूछती है, ताकि इन कोष्ठकों से, अन्य सभी शीर्षकों को "यात्रा" से एक से अधिक तक पहुंचा जा सके किनारे? वा

6गर्मी

1उत्तर

वर्टिस काउंटर/घड़ी की दिशा

मैं ओपनजीएल के बारे में कई किताबें पढ़ रहा हूं और उनमें से दो में वे हमेशा घड़ी के विपरीत काउंटर को परिभाषित करते हैं। जो मैंने पढ़ा है उससे यह बहुत महत्वपूर्ण है क्योंकि यह निर्धारित करता है कि आगे औ

8गर्मी

2उत्तर

पॉलीगॉन वर्टिसेस को कम करें

बहुभुज में वर्टिसेस की संख्या को कम करने के लिए एक अच्छा एल्गोरिदम क्या है, जिस तरह से यह बहुत अधिक दिखता है? इनपुट: पॉलीगॉन, बिंदुओं की एक सूची के रूप में दर्शाया गया है, जिस तरह से बहुत अधिक वर्टिसी

5गर्मी

1उत्तर

ओपनजीएल

में दृश्यमान कोष्ठकों की पहचान करें किसी विशेष दृष्टिकोण से दिखाई देने वाले शीर्षकों की पहचान करने का सबसे प्रभावी तरीका क्या है? मेरे पास कई 3 डी मॉडल से बना एक दृश्य है। मैं प्रत्येक वर्टेक्स (मॉडलआ

5गर्मी

1उत्तर

नियंत्रण जो किनारों आर

में igraph में एक नेटवर्क चित्र में दिखाई दे रहे हैं मैं एक निम्न igraph set.seed(1410) df<-data.frame( "site.x"=c(rep("a",4),rep("b",4),rep("c",4),rep("d",4)), "site.y"=c(rep(c("e","f","g","h"),4))