ParKD (Parallel k-D Tree Construction,并行 K-D 树)。
k-D树是用于射线的充分研究的加速度数据结构跟踪。它用于组织场景中的图元以允许高效执行光线和图元之间的交叉操作。使用贪心算法可以获得最高质量的k-D树基于表面积启发式（SAH）的成本优化。而高质量使得光线跟踪时间非常快，这是一个关键的缺点是k-D树建设时间仍然昂贵。这个成本对于渲染动态场景是不合理的未来的视觉计算应用在新兴的多核系统上。因此，许多工作集中于更快的并行k-D树建造性能以牺牲近似或忽略SAH计算，其产生降级的k-D树渲染时间。在本文中，我们提出新的，更快的多核算法用于建立精确的SAH优化的kd树。我们最好的算法使得在较差的缓存性能和之间进行权衡更高的并行性，在16个内核上提供高达7X的加速，使用两种不同类型的并行模型，不降级树质量和渲染时间。
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启发式算法是什么呢？启发式算法是基于人类的经验和直观感觉，对一些算法的优化。 最常见的就是并查集的按秩合并了，有带按秩合并的并查集中，合并的代码是这样的： void merge(int x, int y) { int xx = find(x), yy = find(y); if (size[xx] < size[yy]) swap(xx, yy); fa[yy] = xx;
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在一次采访中被问到。我们在二维平面上得到N个点x[0]，y[0]...... x[n-1]，y[n-1]和一个整数K。 我们需要找到最小面积平方，整数坐标为顶点，边平行于坐标轴。包围至少K个给定的N个点，没有点躺在正方形的边界上，即所有K个点都应该严格在正方形内。 我想到了经典的最小封闭矩形问题，但无法推导出至少K个点的情况。如何处理这个问题？提前谢谢。
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我跟着这个帖子并行运行KMeans。我在EMR上使用了Python2.7和Spark2.0.2。
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NowCoder 解题思路 利用二叉查找树中序遍历有序的特点。 // java private TreeNode ret; private int cnt = 0; public TreeNode KthNode(TreeNode pRoot, int k) { inOrder(pRoot, k); return ret; } private void inOrder(Tree
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一、题目 给定一棵二叉搜索树，请找出其中的第k大的结点。 二、解题思路 如果按照中序遍历的顺序遍历一棵二叉搜索树，遍历序列的数值是递增排序的。只需要用中序遍历算法遍历一棵二叉搜索树，就很容易找出它的第k大结点。 三、解题代码 public class Test { private static class BinaryTreeNode { private int val;
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我的一个应用程序通过读取数组列表将对象绘制到屏幕上： 简单代码摘要： 问题是每次用户点击鼠标时我都会添加更多的对象，所以如果用户点击的速度足够快，我会导致程序绘画结结巴巴，因为它在写入时无法读取（arrayList是同步的）。开发人员处理这种并发问题的常用做法是什么？ 编辑：下面是调用重新绘制的代码： *其中operations()计算“paintable”对象属性的更改，移除满足特定条件的对象，