C++实现分形树绘图:SFML库的应用

需积分: 10 0 下载量 86 浏览量 更新于2024-12-18 收藏 13KB ZIP 举报
分形树是一种在计算机图形学中常见的分形图案,它的形态结构复杂且自相似,通常用于模拟自然界中的树木分支结构。 首先,我们需要对C++语言有深入的理解,因为它是一种高性能、跨平台的编程语言,适用于编写图形和游戏应用程序。C++支持面向对象编程,这使得我们能够创建分形树的类和对象,并通过继承和多态性管理它们。 接下来,SFML(Simple and Fast Multimedia Library)是一个跨平台的多媒体C++库,用于开发二维图形、窗口和音频的应用程序。它能够简化窗口创建、图像渲染、声音播放等操作,使得我们能够专注于分形树算法的实现。 实现分形树通常涉及到递归函数的使用,因为分形的自相似特性非常适合通过递归调用同一函数来生成。在C++中,我们会定义一个递归函数来绘制树枝,并在每次递归时减少树枝长度,并调整树枝的方向,这样可以模拟出树枝分叉的效果。分形树的每个节点都可以看作是一个新的树,直到递归的深度达到预设的阈值或分支长度小于某个最小值。 分形树的绘制通常从一个点开始,这个点可以看作是树干的末端。从这个点出发,我们绘制两个分支,它们的长度和角度由算法决定。之后,对每个新的分支点重复上述过程,直到满足停止条件。 在使用SFML时,我们需要设置一个窗口,并在窗口中绘制分形树。SFML提供了一系列的图形对象,例如sf::CircleShape和sf::Vertex,可以用来绘制线条和形状。我们可能会使用sf::CircleShape来表示树的根部,而sf::Vertex数组可以用来存储并绘制树枝的顶点信息。 此外,我们还需要理解分形树算法中的一些关键参数,如迭代次数、分支长度、分支角度和分支比率。这些参数将直接影响到最终生成的分形树的外观,例如,分支角度的调整可以模拟树干的弯曲,分支长度和分支比率的改变可以决定树的稀疏或茂密程度。 在编码过程中,需要注意内存管理,特别是当我们动态分配和释放对象时。此外,由于递归调用可能会导致调用栈溢出,因此我们必须确保递归深度是有限的,并且算法能够高效运行以避免性能问题。 最后,当分形树绘制完成之后,我们还需要考虑如何处理用户输入,比如鼠标点击或者按键操作,以实现交互式的效果,比如放大、缩小或者旋转视角来观察分形树的不同角度。 总结来说,使用C++和SFML来编写分形树程序是一次将编程技能与图形算法相结合的有趣实践。这段经历不仅加深了对分形图形的理解,还扩展了对C++编程和SFML图形库的使用经验。"

我正在编辑【通达信选股】代码,遇到了 【错误句 : 详细信息 : 引用指标MACD时出现自我调用的情况或者MACD未通过编译!(调用的公式名不建议用汉字) 错误起始位置 : 1448 ; 长度: 3 】,请帮我检查并改正错误点补全正确代码,生成修正后完整代码。我的原始代码如下:【{============== 优化版波动率自适应系统V3 ==============} MARKET_VOLA:(STD(CLOSE,15)/MA(CLOSE,15))*1.2 + (STD(CLOSE,5)/MA(CLOSE,5))*0.3; DYN_SHT_PER:INTPART(6 + 15*SQRT(MARKET_VOLA)); DYN_LGCYC:INTPART(MAX(DYN_SHT_PER*2.5,42 + 160*POW(MARKET_VOLA,0.85))); DYN_SMT_PER:INTPART((DYN_SHT_PER*0.65 + DYN_LGCYC*1.35)/2*(1 + 0.28*MARKET_VOLA)); {============== 强化EMA体系V3 ==============} VOL_WT_EMA:EMA(VOL/MA(VOL,9),3); FAST_EMA:EMA(CLOSE*VOL_WT_EMA,DYN_SHT_PER)*1.08 + EMA(CLOSE,3)*0.12; TR_CUSTOM:HHV(HIGH,6)-LLV(LOW,6); SLOW_EMA:EMA(CLOSE,DYN_LGCYC)*(0.82+EMA(TR_CUSTOM,INTPART(DYN_LGCYC*0.68))/EMA(CLOSE,DYN_LGCYC)); {============== 动态信号处理V3 ==============} DIFF_SIGNAL:(FAST_EMA - SLOW_EMA)/SLOW_EMA*145; SMOOTH_DIFF:EMA(DIFF_SIGNAL,DYN_SMT_PER)*0.6 + EMA(DIFF_SIGNAL,INTPART(DYN_SMT_PER/2.4))*0.4; FRACTAL_DIM:LOG(HHV(HIGH,18)-LLV(LOW,18))/LOG(18); MOMENTUM_WAV:SIN(DIFF_SIGNAL*3.1416/7.5)*0.45 + COS(SMOOTH_DIFF*3.1416/4.8)*0.55; {============== 深度学习模块增强V3 ==============} SIGMOID_IN:(SMOOTH_DIFF/(HHV(SMOOTH_DIFF,20)-LLV(SMOOTH_DIFF,20)+0.0001))*3.5; SIGMOID_GT:1/(1 + EXP(-SIGMOID_IN)) * 1.18; TANH_CUST:(EXP(DIFF_SIGNAL*1.3)-EXP(-DIFF_SIGNAL*1.3))/(EXP(DIFF_SIGNAL*1.3)+EXP(-DIFF_SIGNAL*1.3)); LSTM_BASE:TANH_CUST*0.65 + SIGMOID_GT*0.35; LSTM_CELL_TMP:EMA(LSTM_BASE,3); LSTM_CELL:LSTM_CELL_TMP*0.85 + REF(LSTM_CELL_TMP,1)*0.15; ATTENTION:(DIFF_SIGNAL - LLV(DIFF_SIGNAL,18))/(HHV(DIFF_SIGNAL,18)-LLV(DIFF_SIGNAL,18)+0.0001); {============== 多维验证强化V3 ==============} WEEK_TREND:REF("MACD.DIF#WEEK",1) > REF("MACD.DEA#WEEK",1)*1.02; MONTH_MOM:BETWEEN(REF("RSI.RSI1#MONTH",1),52,68); BLOCK_STR:IF(INDEXC/REF(INDEXC,18)>1.15,1,0); MOMENTUM_FILTER:(CLOSE/REF(CLOSE,5)>1.12) AND (VOL>REF(MA(VOL,5),1)*1.5); {============== 信号生成系统V3 ==============} SIGNAL_EN:POW(LSTM_CELL,2.718)*FRACTAL_DIM*1.18 + MOMENTUM_WAV*ATTENTION*1.02; NORM_SIGN:(SIGNAL_EN - LLV(SIGNAL_EN,50))/(HHV(SIGNAL_EN,50)-LLV(SIGNAL_EN,50)+0.0001); VERIFY_SYS: CLOSE/MA(CLOSE,15) > 0.92 AND VOL/MA(VOL,6) > 1.25 AND CROSS("MACD.DIF","MACD.DEA") AND // 修正MACD调用方式 FRACTAL_DIM > 1.08 AND BLOCK_STR AND MOMENTUM_FILTER; {============== 动态风控系统V3 ==============} DRAWDOWN:IF(BARSLAST(SIGNAL_EN>0.75)>2, 1, 0.92); POS_COEF:DRAWDOWN*(1 - MIN(MARKET_VOLA,0.18)/0.22); {============== 最终信号优化V3 ==============} BUY_SIGNAL: NORM_SIGN > 0.62 AND VERIFY_SYS AND WEEK_TREND AND MONTH_MOM AND COUNT(CROSS(NORM_SIGN,0.55),3)>=1 AND CLOSE>MA(CLOSE,60)*1.05; DRAWICON(BUY_SIGNAL,LOW,1);】

2025-03-18 上传
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