java Floyd 三角形
时间: 2024-03-15 17:40:42 浏览: 184
Java中的Floyd三角形是一种特殊的数字三角形,它的每个位置上的数字是前一行相邻两个位置上的数字之和。以下是Java中实现Floyd三角形的代码示例:
```java
import java.util.Scanner;
public class FloydTriangle {
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
System.out.print("请输入要打印的行数:");
int rows = scanner.nextInt();
int number = 1;
for (int i = 1; i <= rows; i++) {
for (int j = 1; j <= i; j++) {
System.out.print(number + " ");
number++;
}
System.out.println();
}
}
}
```
运行以上代码,你可以输入要打印的行数,然后程序会按照Floyd三角形的规律打印出相应行数的三角形。
相关问题
floyd算法java
Floyd算法,又称为插点法,是一种用于寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法。下面是Floyd算法的Java实现:
```java
public class FloydAlgorithm {
private static final int INF = 999999; // 定义正无穷
/**
* Floyd算法实现
* @param graph 图的邻接矩阵
* @return 返回任意两个顶点之间的最短路径
*/
public static int[][] floyd(int[][] graph) {
int len = graph.length;
int[][] dist = new int[len][len]; // 定义距离矩阵
int i, j, k;
// 初始化距离矩阵
for (i = 0; i < len; i++) {
for (j = 0; j < len; j++) {
dist[i][j] = graph[i][j];
}
}
// Floyd算法核心语句
for (k = 0; k < len; k++) {
for (i = 0; i < len; i++) {
for (j = 0; j < len; j++) {
if (dist[i][k] + dist[k][j] < dist[i][j]) {
dist[i][j] = dist[i][k] + dist[k][j];
}
}
}
}
return dist;
}
public static void main(String[] args) {
int[][] graph = {
{0, 5, INF, 6, INF},
{INF, 0, 4, INF, INF},
{INF, INF, 0, 3, 7},
{INF, INF, INF, 0, 4},
{INF, INF, INF, INF, 0}
};
int[][] dist = floyd(graph);
// 输出结果
for (int[] row : dist) {
System.out.println(Arrays.toString(row));
}
}
}
```
以上代码中,INF表示正无穷,也就是两点之间没有路径。在初始化距离矩阵时,直接将其初始化为图的邻接矩阵。接下来,通过三重循环遍历所有路径,如果经过中间点k比直接连接更短,则更新距离矩阵。最后返回任意两个顶点之间的最短路径矩阵。
使用java 实现 floyd-steinberg 抖动算法
Floyd-Steinberg抖动算法是一种图像去块效应的技术,常用于位图压缩过程中保持图像质量。在Java中实现这个算法,你需要按照以下步骤:
1. **理解算法**:算法的主要思想是将像素值平滑地分配到邻近的四个相邻像素,每个像素误差通过一定的权重传递给它们。通常,误差按1/7、3/7、5/7和1/7的比例分配。
2. **数据结构准备**:创建一个二维数组表示图像,以及临时数组来存储处理过程中的临时结果。
3. **遍历像素**:从左上角开始,对每一行和列进行操作。对于当前像素及其邻居,应用Floyd-Steinberg公式计算新的像素值,并更新临时数组。
4. **更新像素**:将临时数组的值添加回原始数组,然后将临时数组清零,继续下一行的处理。
5. **边界条件**:处理完最后一行后,可能需要调整最后一个像素或边缘像素,因为只有三个邻居可用。
```java
public class FloydSteinberg {
public static void process(int[][] image, int width, int height) {
for (int y = 0; y < height; ++y) {
for (int x = 0; x < width - 1; ++x) {
// 获取当前像素值
int p = image[y][x];
// 计算并传播误差
int error = p / 2;
image[y][x] = p - error;
if (x + 1 < width) {
image[y][x + 1] += error * 7 / 16; // 第一个邻居
}
if (y + 1 < height) {
image[y + 1][x] += error * 3 / 16; // 第二个邻居
}
if (y + 1 < height && x + 1 < width) {
image[y + 1][x + 1] += error * 5 / 16; // 第三个邻居
}
if (y + 1 == height - 1 && x + 1 < width) {
image[0][x + 1] += error / 16; // 四个角落的特殊情况
}
}
}
}
}
```
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