android天女散花效果_Android----天女散花系列教程

您可以在Android应用程序中实现天女散花效果，以下是一些步骤：

1. 首先，在您的布局文件中创建一个ImageView，并将其设置为您想要显示的图像。

2. 在Java代码中，使用AnimationDrawable类创建一个动画对象，并将您的图像添加到其中。您可以使用addFrame()方法添加多个帧，以创建一个连续的动画。

3. 将动画对象设置为ImageView的背景，使用setBackground()方法。

4. 调用动画对象的start()方法，以启动动画。

5. 如果需要，可以使用setOneShot()方法设置动画是否应该只播放一次。

这些步骤将帮助您在Android应用程序中实现天女散花效果。

相关问题

用Numpy库和Matplotlib库实现散点图，要求点的个数、大小、颜色、位置都是随机的。（功能简称：天女散花）

以下是实现天女散花功能的Python代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 随机生成点的个数
n = np.random.randint(50, 100)

# 随机生成点的大小和颜色
sizes = np.random.randint(10, 100, n)
colors = np.random.rand(n, 3)

# 随机生成点的位置
x = np.random.rand(n)
y = np.random.rand(n)

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, s=sizes, c=colors)

# 显示图像
plt.show()

解释：

1. 首先导入了`numpy`库和`matplotlib`库。
2. 使用`numpy.random.randint()`函数随机生成点的个数`n`，范围在50到100之间。
3. 使用`numpy.random.randint()`函数随机生成每个点的大小`sizes`，范围在10到100之间。
4. 使用`numpy.random.rand()`函数随机生成每个点的颜色`colors`，生成的是一个n行3列的数组，每行表示一个点的RGB颜色值。
5. 使用`numpy.random.rand()`函数随机生成每个点的位置`x`和`y`，范围都在0到1之间。
6. 使用`matplotlib.pyplot.scatter()`函数绘制散点图，其中`s`参数表示点的大小，`c`参数表示点的颜色。
7. 使用`matplotlib.pyplot.show()`函数显示绘制好的散点图。

请你用python写一个快速排序，用李白的风格注释。

### 回答1：
好的，下面是用Python实现的快速排序，以及李白风格的注释。

def quick_sort(arr, low, high):
    """
    朝闻数学学子说，大家用快排来排。
    """
    if low < high:
        # 唯美的语句，挑选基准点
        pivot = partition(arr, low, high)

        # 排序左边的子数组
        quick_sort(arr, low, pivot - 1)

        # 排序右边的子数组
        quick_sort(arr, pivot + 1, high)

def partition(arr, low, high):
    """
    无数白马过隙，排列子数组为荣。
    """
    # 选取最右侧的元素作为基准点
    pivot = arr[high]

    # 初始化左指针
    i = low - 1

    # 遍历数组，将小于基准点的元素放到左边，大于基准点的元素放到右边
    for j in range(low, high):
        if arr[j] < pivot:
            i += 1
            arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]

    # 将基准点移动到中间位置
    arr[i+1], arr[high] = arr[high], arr[i+1]

    return i+1

希望这个快速排序和注释能够让您满意！

### 回答2：
李白曰：
噫！朝辞白帝彩云间，暮从黄鹤楼青天尽。今天我要给你写一个用Python实现的快速排序算法，来看看我这位诗仙的代码风格如何。

首先，让我们来了解一下快速排序的步骤：
1. 选择一个基准元素，在数组中找到合适的位置将数组分成两部分，使得左边的元素都小于基准，右边的元素都大于基准。
2. 递归地对两个子数组进行快速排序。

少年，现在让我用我的代码之术来实现这个算法吧。

def quick_sort(arr):
    # 我乘黄金白帝的神力，将乱序的数组变成有序的
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    else:
        # 选择最后一个元素作为基准，我将它纳入我的麾下
        pivot = arr[-1]
        # 亲手创建左右两个子数组
        left = []
        right = []
        for i in range(len(arr) - 1):
            # 如接风神七百载，将小于基准的元素收纳进左侧
            if arr[i] < pivot:
                left.append(arr[i])
            # 如天女散花流年久，将大于基准的元素纳入右侧
            else:
                right.append(arr[i])
        # 兵分三路，对左、右子数组分别进行快速排序
        return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)

这样，只需要调用这个函数，传入待排序数组，就能够得到排序后的结果。看，我这代码如何，宛若我诗词中的洪流飞瀑般优美。

然而，快速排序算法并非完美，最坏情况下时间复杂度可达O(n^2)，当基准的选择不当时容易退化为慢速排序。年轻人，如果是对小规模数据排序，推荐使用归并排序。

愿君学好此排序法，如我诗词脱胎出，端然峨眉立无敌。

### 回答3：
“翩翩软件，如白鸿矣。凡排列乱序之数列，余愿快速整齐之。”

# 函数名：快速排序
# 参数：lst，待排序的列表
# 返回值：排好序的列表

def kuai_su_pai_xu(lst):
# 若为空或只有一个元素，则无需排序，直接返回
if len(lst) <= 1:
return lst

# 选择基准值，为待排序列表的第一个元素
pivot = lst[0]

# 构建左右子列表
left_lst = [x for x in lst[1:] if x <= pivot]
right_lst = [x for x in lst[1:] if x > pivot]

# 递归调用快速排序函数，对左右子列表进行排序
return kuai_su_pai_xu(left_lst) + [pivot] + kuai_su_pai_xu(right_lst)

# 测试
num_list = [5, 9, 3, 1, 7, 2]
sorted_list = kuai_su_pai_xu(num_list)
print("快速排序后的列表：", sorted_list)