插值算法-代码实现
1、
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;public class Interpolation {public static void main(String[] args) {// 定义给定的 XML 字段值Map<String, double[]> xmlValues = new HashMap<>();xmlValues.put("faceSize", new double[]{1000, 1500});xmlValues.put("section1", new double[]{0.2, 0.3, 0.4});xmlValues.put("section2", new double[]{0.25, 0.35, 0.5});// 调用插值函数double interpolatedSection = interpolate(xmlValues, 1250);// 打印插值结果System.out.println("Interpolated section: " + interpolatedSection);}public static double interpolate(Map<String, double[]> xmlValues, double targetFaceSize) {// 获取 faceSize 数组double[] faceSizes = xmlValues.get("faceSize");// 获取 section1、section2 数组double[] section1 = xmlValues.get("section1");double[] section2 = xmlValues.get("section2");// 找到目标 faceSize 对应的索引int index1 = 0;int index2 = 1;// 执行线性插值double section1Interpolated = interpolateLinear(faceSizes[index1], section1[index1], faceSizes[index2], section1[index2], targetFaceSize);double section2Interpolated = interpolateLinear(faceSizes[index1], section2[index1], faceSizes[index2], section2[index2], targetFaceSize);// 计算 section 的平均值return (section1Interpolated + section2Interpolated) / 2;}// 线性插值函数public static double interpolateLinear(double x1, double y1, double x2, double y2, double x) {return y1 + (y2 - y1) * (x - x1) / (x2 - x1);}
}import java.util.HashMap;
import java.util.Map;public class Interpolation {public static void main(String[] args) {// 定义给定的 XML 字段值Map<String, double[]> xmlValues = new HashMap<>();xmlValues.put("faceSize", new double[]{1000, 1500});xmlValues.put("section1", new double[]{0.2, 0.3, 0.4});xmlValues.put("section2", new double[]{0.25, 0.35, 0.5});xmlValues.put("weight", new double[]{0, 0.5, 1});// 调用插值函数double[] interpolatedValues = interpolate(xmlValues, 1250);// 打印插值结果System.out.println("Interpolated section: " + interpolatedValues[0]);System.out.println("Interpolated weight: " + interpolatedValues[1]);}public static double[] interpolate(Map<String, double[]> xmlValues, double targetFaceSize) {// 获取 faceSize 数组double[] faceSizes = xmlValues.get("faceSize");// 获取 section1、section2 和 weight 数组double[] section1 = xmlValues.get("section1");double[] section2 = xmlValues.get("section2");double[] weight = xmlValues.get("weight");// 找到目标 faceSize 对应的两个索引int index1 = -1;int index2 = -1;for (int i = 0; i < faceSizes.length - 1; i++) {if (targetFaceSize >= faceSizes[i] && targetFaceSize <= faceSizes[i + 1]) {index1 = i;index2 = i + 1;break;}}// 执行线性插值double section1Interpolated = interpolateLinear(faceSizes[index1], section1[index1], faceSizes[index2], section1[index2], targetFaceSize);double section2Interpolated = interpolateLinear(faceSizes[index1], section2[index1], faceSizes[index2], section2[index2], targetFaceSize);double weightInterpolated = interpolateLinear(faceSizes[index1], weight[index1], faceSizes[index2], weight[index2], targetFaceSize);return new double[]{(section1Interpolated + section2Interpolated) / 2, weightInterpolated};}// 线性插值函数public static double interpolateLinear(double x1, double y1, double x2, double y2, double x) {return y1 + (y2 - y1) * (x - x1) / (x2 - x1);}
}
2、
#include <iostream>
#include <map>// 线性插值函数
double interpolateLinear(double x1, double y1, double x2, double y2, double x) {return y1 + (y2 - y1) * (x - x1) / (x2 - x1);
}// 插值函数
double interpolate(std::map<std::string, double*> xmlValues, double targetFaceSize) {// 获取 faceSize 数组double* faceSizes = xmlValues["faceSize"];// 获取 section1、section2 数组double* section1 = xmlValues["section1"];double* section2 = xmlValues["section2"];// 找到目标 faceSize 对应的索引int index1 = 0;int index2 = 1;// 执行线性插值double section1Interpolated = interpolateLinear(faceSizes[index1], section1[index1], faceSizes[index2], section1[index2], targetFaceSize);double section2Interpolated = interpolateLinear(faceSizes[index1], section2[index1], faceSizes[index2], section2[index2], targetFaceSize);// 计算 section 的平均值return (section1Interpolated + section2Interpolated) / 2;
}int main() {// 定义给定的 XML 字段值std::map<std::string, double*> xmlValues;double faceSizes[] = {1000, 1500};double section1[] = {0.2, 0.3, 0.4};double section2[] = {0.25, 0.35, 0.5};xmlValues["faceSize"] = faceSizes;xmlValues["section1"] = section1;xmlValues["section2"] = section2;// 调用插值函数double interpolatedSection = interpolate(xmlValues, 1250);// 打印插值结果std::cout << "Interpolated section: " << interpolatedSection << std::endl;return 0;
}
相关文章:
插值算法-代码实现
1、 import java.util.HashMap; import java.util.Map;public class Interpolation {public static void main(String[] args) {// 定义给定的 XML 字段值Map<String, double[]> xmlValues new HashMap<>();xmlValues.put("faceSize", new double[]{10…...

113.PyQt5_QtPrintSupport_打印操作
我 的 个 人 主 页:👉👉 失心疯的个人主页 👈👈 入 门 教 程 推 荐 :👉👉 Python零基础入门教程合集 👈👈 虚 拟 环 境 搭 建 :👉&…...
在vue中使用bing map 的小demo
1.注意事项(关于经纬度) 如果不转换成WGS84 标准的经纬度 bing map会报错 如果要在 Bing Maps 中使用中国地区的经纬度,需要先将其转换为 WGS84 标准的经纬度。你可以使用第三方的坐标转换服务,或者使用相关的 JavaScript 库进行…...
基于uni-app的埋点sdk设计
一、统计app激活状态 在App.vue 中 利用onShow生命周期验证 或者操作 onShow: function () { uni.showToast({ title: onShow }) }, 二、页面级别的统计 (进入页面、停留时长、手机系统信息、网络状态、页面路径、标题) 需要收集的数据 { &quo…...
Python学习笔记(三)
一、使用朴素贝叶斯制作鸢尾花数据模型 from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction…...

Python办公自动化之Excel做表自动化:全网最全,看这一篇就够了!
0 Python Excel库对比 我们先来看一下python中能操作Excel的库对比(一共九个库): 1 Python xlrd 读取 操作Excel 1.1 xlrd模块介绍 (1)什么是xlrd模块? python操作excel主要用到xlrd和xlwt这两个库&…...

【学习笔记】R语言入门与数据分析1
数据分析 数据分析的过程: 数据采集 数据存储 数据分析 数据挖掘 数据可视化 进行决策 数据挖掘 数据量大 复杂度高,容忍一定的误差限 追求相关性而非因果性 数据可视化 直观明了 R语言介绍 R是免费的(开源软件、扩展性好)…...

MyBatis-Spring整合
引入Spring之前需要了解mybatis-spring包中的一些重要类; http://www.mybatis.org/spring/zh/index.html 什么是 MyBatis-Spring? MyBatis-Spring 会帮助你将 MyBatis 代码无缝地整合到 Spring 中。 知识基础 在开始使用 MyBatis-Spring 之前&#x…...

资深亚马逊运营实战技巧:跨境电商6大选品法
1、工具选品法 比如店雷达, 通过大数据分析工具选出来利基产品或者通过工具选出来利基的市场,然后再通过分析市场来得到产品。 以女装为例,通过大数据分析,全方位对市场需求、款式、质量等进行多维度判断,其中SKU销量…...

bugku-web-需要管理员
页面源码 <html> <head> <meta http-equiv"Content-Type" content"text/html; charsetUTF-8"> <title>404 Not Found</title> </head> <body> <div idmain><i> <h2>Something error:</h2…...

STM32之FreeRTOS移植
1.FreeRTOS的移植过程是将系统需要的文件和代码进行移植和裁剪,其移植的主要过程为: (1)官网上下载FreeRTOS源码:https://www.freertos.org/ (2)移植文件夹,在portable文件夹中只需…...
SpringBoot实用开发(十四)-- 消息(Message)的简单认识
目录 1.消息的概念 2.Java处理消息的标准规范 3.JMS 4.AMQP 5.MQTT 1.消息的概念 广义角度来说,消息其实就是信息,但是和信息又有所不同。信息通常被定义为一组数据,而消息除了具有数据的特征之外,还有...

【Spring Boot 源码学习】SpringApplication 的 run 方法核心流程介绍
《Spring Boot 源码学习系列》 SpringApplication 的 run 方法核心流程介绍 一、引言二、往期内容三、主要内容3.1 run 方法源码初识3.2 引导上下文 BootstrapContext3.3 系统属性【java.awt.headless】3.4 早期启动阶段3.5 准备和配置应用环境3.6 打印 Banner 信息3.7 新建应用…...

如何保证消息不丢失?——使用rabbitmq的死信队列!
如何保证消息不丢失?——使用rabbitmq的死信队列! 1、什么是死信 在 RabbitMQ 中充当主角的就是消息,在不同场景下,消息会有不同地表现。 死信就是消息在特定场景下的一种表现形式,这些场景包括: 消息被拒绝访问&am…...

html、css、京东移动端静态页面,资源免费分享,可作为参考,提供InsCode在线运行演示
CSDN将我上传的免费资源私自变成VIP专享资源,且作为作者的我不可修改为免费资源,不可删除,寻找客服无果,很愤怒,(我发布免费资源就是希望大家能免费一起用、一起学习),接下来继续寻找…...

头歌-机器学习 第13次实验 特征工程——共享单车之租赁需求预估
第1关:数据探索与可视化 任务描述 本关任务:编写python代码,完成一天中不同时间段的平均租赁数量的可视化功能。 相关知识 为了完成本关任务,你需要掌握: 读取数据数据探索与可视化 读取数据 数据保存在./step1/…...

Unity 2D让相机跟随角色移动
相机跟随移动 最简单的方式通过插件Cinemachine 在窗口/包管理器选择全部找到Cinemachine,导入。然后在游戏对象/Cinemachine创建2D Camera。此时层级中创建一个2D相机。选中人物拖入检查器Follow。此时相机跟随人物移动。 修改相机视口距离 在检查器中Lens下调正…...

【面试题】s += 1 和 s = s + 1的区别
文章目录 1.问题2.发现过程3.解析 1.问题 以下两个程序真的完全等同吗? short s 0; s 1; short s 0; s s 1; 2.发现过程 初看s 1 和 s s 1好像是等价的,没有什么区别。很长一段时间内我也是这么觉得,因为当时学习c语言的时候教科书…...
ARM的学习
点亮流水灯 .text .global _start _start: 使能GPIOE的外设时钟 RCC_MP_AHB4ENSETR 0x50000a28 [4]->1LDR R0,0X50000A28 指定基地址LDR R1,[R0] 将寄存器数据读取出来保存到R1中ORR R1,R1,#(0x3<<4) [4]设置为1ORR R1,R1,#(0x3<<5) [5]设置为1STR …...
Restful API接口规范(以Django为例)
Restful API接口规范(以Django为例) Restful API的接口架构风格中制定了一些规范,极大的简化了前后端对接的时间,以及增加了开发效率 安全性保证–使用https路径中带 api标识路径中带版本号数据即资源,通常使用名词操作请求方式决定操作资源…...
Java如何权衡是使用无序的数组还是有序的数组
在 Java 中,选择有序数组还是无序数组取决于具体场景的性能需求与操作特点。以下是关键权衡因素及决策指南: ⚖️ 核心权衡维度 维度有序数组无序数组查询性能二分查找 O(log n) ✅线性扫描 O(n) ❌插入/删除需移位维护顺序 O(n) ❌直接操作尾部 O(1) ✅内存开销与无序数组相…...

高频面试之3Zookeeper
高频面试之3Zookeeper 文章目录 高频面试之3Zookeeper3.1 常用命令3.2 选举机制3.3 Zookeeper符合法则中哪两个?3.4 Zookeeper脑裂3.5 Zookeeper用来干嘛了 3.1 常用命令 ls、get、create、delete、deleteall3.2 选举机制 半数机制(过半机制࿰…...

【单片机期末】单片机系统设计
主要内容:系统状态机,系统时基,系统需求分析,系统构建,系统状态流图 一、题目要求 二、绘制系统状态流图 题目:根据上述描述绘制系统状态流图,注明状态转移条件及方向。 三、利用定时器产生时…...
作为测试我们应该关注redis哪些方面
1、功能测试 数据结构操作:验证字符串、列表、哈希、集合和有序的基本操作是否正确 持久化:测试aof和aof持久化机制,确保数据在开启后正确恢复。 事务:检查事务的原子性和回滚机制。 发布订阅:确保消息正确传递。 2、性…...

HubSpot推出与ChatGPT的深度集成引发兴奋与担忧
上周三,HubSpot宣布已构建与ChatGPT的深度集成,这一消息在HubSpot用户和营销技术观察者中引发了极大的兴奋,但同时也存在一些关于数据安全的担忧。 许多网络声音声称,这对SaaS应用程序和人工智能而言是一场范式转变。 但向任何技…...

wpf在image控件上快速显示内存图像
wpf在image控件上快速显示内存图像https://www.cnblogs.com/haodafeng/p/10431387.html 如果你在寻找能够快速在image控件刷新大图像(比如分辨率3000*3000的图像)的办法,尤其是想把内存中的裸数据(只有图像的数据,不包…...
前端中slice和splic的区别
1. slice slice 用于从数组中提取一部分元素,返回一个新的数组。 特点: 不修改原数组:slice 不会改变原数组,而是返回一个新的数组。提取数组的部分:slice 会根据指定的开始索引和结束索引提取数组的一部分。不包含…...

Mysql故障排插与环境优化
前置知识点 最上层是一些客户端和连接服务,包含本 sock 通信和大多数jiyukehuduan/服务端工具实现的TCP/IP通信。主要完成一些简介处理、授权认证、及相关的安全方案等。在该层上引入了线程池的概念,为通过安全认证接入的客户端提供线程。同样在该层上可…...

MySQL体系架构解析(三):MySQL目录与启动配置全解析
MySQL中的目录和文件 bin目录 在 MySQL 的安装目录下有一个特别重要的 bin 目录,这个目录下存放着许多可执行文件。与其他系统的可执行文件类似,这些可执行文件都是与服务器和客户端程序相关的。 启动MySQL服务器程序 在 UNIX 系统中,用…...
基于Java项目的Karate API测试
Karate 实现了可以只编写Feature 文件进行测试,但是对于熟悉Java语言的开发或是测试人员,可以通过编程方式集成 Karate 丰富的自动化和数据断言功能。 本篇快速介绍在Java Maven项目中编写和运行测试的示例。 创建Maven项目 最简单的创建项目的方式就是创建一个目录,里面…...