算法讲解

⑴ LOD 算法详解

层次细节技术（Level Of Detail,LOD）：可见性裁剪技术对遮挡程度高的
场景比较高效,但当场景中的可见几何体数量巨大时，可见性裁剪算法就无法简化
场的规模和复杂度。层次细节技术就是为简化场景中可见几何体的多边形细节而
提出的一类加速算法。按照视觉重要性原则，距离视点越远的几何体在显示屏幕
上投影面积越小，对视觉感官的贡献越少，因此一个自然的加速绘制方法是对近
处几何体充分绘制详细的几何细节，而对远处的几何体则大幅度地进行简化，绘
制较为粗糙的几何细节，这就是层次细节技术的出发点。层次细节技术的主要难
点在于如何快速构建并选择几何体的多次层次细节模型，以及不同层次细节之间
的自然过渡。

⑵ KPM算法的详细讲解。（求next值的算法为重点讲解,谢谢）

CSDN详解： 如下三个解答，一个不懂继续看另一个，希望你能明白。。 http://blog.csdn.net/twinsouli/archive/2008/05/17/2454699.aspx http://topic.csdn.net/t/20050405/00/3908936.html http://blog.csdn.net/skyaspnet/archive/2008/07/25/2711727.aspx

⑶ 谁能讲解一下布斯算法

布斯乘法算法（英语：Booth's multiplication algorithm）是计算机中一种利用数的2的补码形式来计算乘法的算法。该算法由安德鲁·唐纳德·布斯于 1950 年发明，当时他在伦敦大学柏贝克学院做晶体学研究。布斯曾使用过一种台式计算器，由于用这种计算器来做移位计算比加法快，他发明了该算法来加快计算速度。布斯算法在计算机体系结构学科中备受关注。
对于 N 位乘数 Y，布斯算法检查其2的补码形式的最后一位和一个隐含的低位，命名为 y-1 ，初始值为 0 。对于 yi, i = 0, 1, ..., N - 1，考察 yi 和 yi - 1 。当这两位相同时，存放积的累加器 P 的值保持不变。当 yi = 0 且 yi - 1 = 1 时，被乘数乘以 2i 加到 P 中。当 yi = 1 且 yi - 1 = 0 时，从 P 中减去被乘数乘以 2i 的值。算法结束后， P 中的数即为乘法结果。
该算法对被乘数和积这两个数的表达方式并没有作规定。一般地，和乘数一样，可以采用2的补码方式表达。也可以采用其他计数形式，只要支持加减法就行。这个算法从乘数的最低位执行到最高位，从 i = 0 开始，接下来和 2i 的乘法被累加器 P 的算术右移所取代。较低位可以被移出，加减法可以只在 P 的前 N 位上进行。

⑷ 五子棋人工智能算法讲解

五子棋算法可简可繁,要看你对自己五子棋程序智能的要求, 人机对战的意思就是人和电脑下,也就是说电脑会思考如何下棋....其实这才是五子棋程序的核心.如果只实现人与人对战的话,是一件很简单的事情,无非就是绘制棋盘,然后绘制下棋的效果,再写个下棋合法性判断,胜负判断....大概就搞定了....所以核心其实是人机对战的电脑那部分人工智能.这东西吧,可以研究的很多,不过主要的几个设计要点就是搜索算法和估值算法,这两个是最主要的,还有提高电脑思考销率的方法就有多cpu的计算机多线程思考的设计....通过一些手段让电脑变得更像人类棋手的,例如利用一些遗传算法之类的让电脑具有学习能力,可以在失败中吸取教训,开局库,历史启发之类的一大堆......但是总而言之,这一系列算法的设计没有一个标准,只要能让你的电脑下棋下的更聪明,更快那就是好算法.国内有一个叫王晓春的写过一本叫<<pc游戏编程( 人机博弈)>>的书,这是一本研究人机博弈程序很经典的书,书的后面还附了一个五子棋的程序实例,你可以参考一下.下面是csdn的下载地址,你也可以自己去搜一下.http://download.csdn.net/source/1925326

⑸ 请介绍一本专门讲解c语言算法的书。

清华大学出版社出版的《数据结构》（C语言版），挺基础的他还有一本配套练习册。现在最新的是第三版

⑹ 算法怎么学

贪心算法的定义：

贪心算法是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，只做出在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。

解题的一般步骤是：

1.建立数学模型来描述问题；

2.把求解的问题分成若干个子问题；

3.对每一子问题求解，得到子问题的局部最优解；

4.把子问题的局部最优解合成原来问题的一个解。

如果大家比较了解动态规划，就会发现它们之间的相似之处。最优解问题大部分都可以拆分成一个个的子问题，把解空间的遍历视作对子问题树的遍历，则以某种形式对树整个的遍历一遍就可以求出最优解，大部分情况下这是不可行的。贪心算法和动态规划本质上是对子问题树的一种修剪，两种算法要求问题都具有的一个性质就是子问题最优性(组成最优解的每一个子问题的解，对于这个子问题本身肯定也是最优的)。动态规划方法代表了这一类问题的一般解法，我们自底向上构造子问题的解，对每一个子树的根，求出下面每一个叶子的值，并且以其中的最优值作为自身的值，其它的值舍弃。而贪心算法是动态规划方法的一个特例，可以证明每一个子树的根的值不取决于下面叶子的值，而只取决于当前问题的状况。换句话说，不需要知道一个节点所有子树的情况，就可以求出这个节点的值。由于贪心算法的这个特性，它对解空间树的遍历不需要自底向上，而只需要自根开始，选择最优的路，一直走到底就可以了。

话不多说，我们来看几个具体的例子慢慢理解它：

1.活动选择问题

这是《算法导论》上的例子，也是一个非常经典的问题。有n个需要在同一天使用同一个教室的活动a1,a2,…,an，教室同一时刻只能由一个活动使用。每个活动ai都有一个开始时间si和结束时间fi 。一旦被选择后，活动ai就占据半开时间区间[si,fi)。如果[si,fi]和[sj,fj]互不重叠，ai和aj两个活动就可以被安排在这一天。该问题就是要安排这些活动使得尽量多的活动能不冲突的举行。例如下图所示的活动集合S，其中各项活动按照结束时间单调递增排序。

关于贪心算法的基础知识就简要介绍到这里，希望能作为大家继续深入学习的基础。

⑺ Seal加密算法讲解

Panama, Salsa20, Sosemanuk
AES and AES candidates AES (Rijndael), RC6, MARS, Twofish, Serpent, CAST-256
IDEA, Triple-DES (DES-EDE2 and DES-EDE3), Camellia, RC5, Blowfish, TEA, XTEA, Skipjack, SHACAL-2
VMAC, HMAC, CBC-MAC, DMAC, Two-Track-MAC
SHA-1, SHA-2 (SHA-224, SHA-256, SHA-384, and SHA-512), Tiger, WHIRLPOOL, RIPEMD-128, RIPEMD-256, RIPEMD-160, RIPEMD-320
RSA, DSA, ElGamal, Nyberg-Rueppel (NR), Rabin, Rabin-Williams (RW), LUC, LUCELG, DLIES (variants of DHAES), ESIGN
PKCS#1 v2.0, OAEP, PSS, PSSR, IEEE P1363 EMSA2 and EMSA5
Diffie-Hellman (DH), Unified Diffie-Hellman (DH2), Menezes-Qu-Vanstone (MQV), LUCDIF, XTR-DH
ECDSA, ECNR, ECIES, ECDH, ECMQV
MD2, MD4, MD5, Panama Hash, DES, ARC4, SEAL 3.0, WAKE, WAKE-OFB, DESX (DES-XEX3), RC2, SAFER, 3-WAY, GOST, SHARK, CAST-128, Square