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    Unity3D中Isometric Tilemap功能实践「建议收藏」

    新建瓷砖 纹理就是一个花纹,不可能将花纹直接花在墙上,我们需要根据花纹生成不同的瓷砖,然后再将瓷砖贴到墙上,Tile就是我们的瓷砖。...新建Tile Palette 有了瓷砖和墙,那么我们还需要一个装瓷砖的箱子。 这个瓷砖箱装着各种各样的瓷砖,当我们贴瓷砖时,就从这个瓷砖箱中取出来用。 Tile Palette就是我们瓷砖箱。...Tilemap的属性匹配,即: Cell Size为Manuel,值为 X:1,Y:0.5,Z:1 Grid为Isometric Z As Y 如果你的图片是矩形图片那么就是,那么这里的Y为0.5,如果基于等距投射的图片...开始绘制Tilemap 贴瓷砖就是从瓷砖箱中选择瓷砖,然后贴到墙上。...而绘制地图,就是在Tile Palette中选择不同的Tile,然后选定Active Tilemap为指定的TileMap后就可以绘制了。

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    算法-排序算法-选择排序

    /** * 排序算法-选择排序 * 选择排序(Selection Sort)算法也是比较简单的排序算法,其思路比较直观。选择排序算法在每一步中选取最小值来重新排列,从而达到排序的目的。...* 选择排序算法通过选择和交换来实现排序,其排序流程如下: * (1)首先从原始数组中选择最小的1个数据,将其和位于第1个位置的数据交换。...* (2)接着从剩下的n-1个数据中选择次小的1个数据,将其和第2个位置的数据交换。 * (3)然后不断重复上述过程,直到最后两个数据完成交换。至此,便完成了对原始数组的从小到大的排序。...* * 选择排序算法在对n个数据进行排序时,无论原数据有无顺序,都需要进行n-1步的中间排序。 * 这种排序方法思路很简单直观,但是缺点是执行的步骤稍长,效率不高。

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    C++拾取——使用stl标准库实现排序算法及评测

    其中一个观点:haskell非常适合写算法,因为使用者不用去关心具体的计算机实现,而只要关注于操作语义。这让它在专心研究算法的人中非常受欢迎。...但是从某种角度说,这也让“算法思想的光辉”被计算机操作细节所遮蔽。本文将使用C++的标准库去实现一些排序算法,我们从中将会发现它掩盖了很多计算机操作细节,而让算法的光辉得以显现。...这就是选择排序:逐位替换之后(包含自身)序列中最小的元素。...如果我们算法正确,则个数和传入的迭代器个数一致。        ...所以根据不同场景,选择合适的排序非常重要。         相关代码见:https://github.com/f304646673/stl_example/tree/master/sort

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    机器学习算法选择

    对于你的分类问题,你知道应该如何选择哪一个机器学习算法么?...当然,如果你真的在乎精度(accuracy),最好的方法就是通过交叉验证(cross-validation)对各个算法一个个地进行测试,进行比较,然后调整参数确保每个算法达到最优解,最后选择最好的一个。...优点: 实现简单,计算简单; 缺点: 不能拟合非线性数据. ---- 4.最近领算法——KNN KNN即最近邻算法,其主要过程为: 1....另外噪声和非相关性特征向量的存在会使K近邻算法的准确性减小。 近邻算法具有较强的一致性结果。随着数据趋于无限,算法保证错误率不会超过贝叶斯算法错误率的两倍。...优点 能够处理大型特征空间 能够处理非线性特征的相互作用 无需依赖整个数据 缺点 当观测样本很多时,效率并不是很高 有时候很难找到一个合适的核函数 算法选择参考 首当其冲应该选择的就是逻辑回归,如果它的效果不怎么样

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    特征选择算法实战

    以决定预期结果,也就选择了这项工作的最优算法。 (2)提取、清洗和校验数据:提取的数据放在一个结构上与数据模型兼容的数据库中。以统一的格式清洗那些不一致、不兼容的数据。...2.特征选择与聚类分析算法 Relief为一系列算法,它包括最早提出的Relief以及后来拓展的ReliefF和RReliefF,其中RReliefF算法是针对目标属性为连续值的回归问题提出的,下面仅介绍一下针对分类问题的...聚类算法有很多种,在需要时可以根据所涉及的数据类型、聚类的目的以及具的应用要求来选择合适的聚类算法。下面介绍 K-means聚类算法: K-means算法是一种常用的基于划分的聚类算法。...其次,这种算法要求事先给出要生成的簇的数目k,显然这对用户提出了过高的要求,并且由于算法的初始聚类中心是随机选择的,而不同的初始中心对聚类结果有很大的影响。...下面将对特征权重按照从大到小的顺序,选择相应的数据,进行聚类分析,结论如下: 1.直接选择全部9种属性,分类成功率为:94.44%; 2.选择属性6,属性1,分类成功率为:91.36%; 3.选择属性6

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    Python算法——选择排序

    选择排序(Selection Sort)是一种简单的排序算法,它的基本思想是在未排序的部分中选择最小(或最大)的元素,然后将其放在已排序部分的末尾。...选择排序不同于冒泡排序,它不需要反复交换元素,因此在某些情况下可能比冒泡排序更快。本文将详细介绍选择排序的工作原理和Python实现。...选择排序的核心思想是每一轮选择一个最小的元素,并将它交换到已排序部分的末尾。这一过程持续多轮,每轮选择一个最小的元素,直到整个数组有序。 下面是一个示例,演示选择排序的过程。...与冒泡排序一样,选择排序不是最高效的排序算法,但它是一种简单易懂的算法,适用于小型数据集。 总之,选择排序是一种简单的排序算法,通过选择最小元素并将其放在已排序部分的末尾,实现了排序数组的目标。...了解选择排序有助于理解排序算法的基本原理,并为学习更高效的排序算法奠定了基础。

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    浅析选择排序算法

    选择排序(Selection Sort) 一、算法描述 在一个长度为 N 的无序数组中,第一次遍历 n 个数找到最大的和最后一个数交换。...最后排序为 [1 2 3 4 7 9] 二、算法实现 #include int findMaxPos(int arr[], int n){ int max = arr[0];...4,9,3,1,7,2}; selectionSort(arr,6); for(int i=0; i<6; i++){ printf("%d\n",arr[i]); } } 输出 三、算法分析...平均时间复杂度:O(n2) 空间复杂度:O(1) 稳定性:不稳定(例如序列9 8 5 2 5,我们知道第一遍选择第1个元素9会和5交换,那么原序列中2个5的相对前后顺序就被破坏了,所以选择排序不是一个稳定的排序算法...) 四、适用场景 选择排序适用于数据量很小的排序场景,因为选择的实现方式较为简单。

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