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Hilbert R-Tree (wikipedia) (citeseer)が適切なデータ構造であると思われるアプリケーションがあります。具体的には、多くの更新が発生するデータ セットに対してかなり高速な空間クエリが必要です。

ただし、私が見る限り、このデータ構造のアルゴリズムの説明には、必要なヒルベルト値を実際に計算する方法についても言及されていません。これは、ヒルベルト曲線に沿った点までの距離です。

では、これを計算する方法について何か提案はありますか?

フラクタル マップを使用してよりリアルな地理を表現するゲームの作成に興味があります。ただし、私が見つけた唯一のフラクタル マップ プログラムは、たとえばFractal Mapperなどの Windows 専用です。言うまでもなく、それらもオープンソースではありません。

できれば Python または C/C++ で利用できるオープンソースのフラクタル マップ クリエーターはありますか? 理想的には、スタンドアロンではなく、プログラムに「プラグイン」できるものが欲しいです。

T-SQL について少し学び、それを使ってマンデルブロ集合を生成することは興味深い演習だと思いました。

誰かがすでに持っていることが判明しました (そして最近、それが表示されます)。他の誰かに回答として投稿してもらいますが、どのような最適化を行うことができるか興味があります。

あるいは、コードを読みやすくするために何をしますか?

誰かが本当に優れた最適化を行っていない限り、受け入れられた回答として最も読みやすい (それでもかなりコンパクトな) バージョンを選択します (残念ながら、まだ担当者の報奨金はありません!)。

T-SQL について少し教えてくれる回答へのボーナス ポイント。

-アダム

これは、MandelBrot セットを表す配列をセットアップする方法の疑似コードですが、アスペクト比 1:1 のままにしておくと、ひどく引き伸ばされます。

ありがとう！

私は現在、非常に巨大な（65536x65536ピクセル以上の）マンデルブロ画像を生成するプログラムを作成しています。それらを正当化するスペクトルとカラーリングスキームを考案したいと思います。ウィキペディアで紹介されたマンデルブロ画像は、特にシーケンスのすべてのズームレベルでパレットがどのように変化したままであるかを示す優れた例のようです。ただし、パレットを回転させているのか、それとも他のトリックを実行してこれを実現しているのかはわかりません。

私はマンデルブロ集合の滑らかな彩色アルゴリズムに精通しているので、バンディングを回避できますが、このアルゴリズムからの出力値に色を割り当てる方法が必要です。

私が生成している画像はピラミッド型であるため（たとえば、それぞれが前の画像の半分のサイズの一連の画像）、次の画像の間でパレットが変更されている限り、ある種の回転パレットを使用できます。ズームレベルはそれほど明白ではありません。

私は Project Euler の問題 220をいじっていますが、ウィキペディアのトピックに関するDragon Curveの記事について少し混乱しています。曲線全体を描画することなく n 番目のターンの方向を計算するトピックについては、次のように述べています。

まず、n を k * 2^m の形式で表現します。ここで、k は奇数です。n 番目のターンの方向は、k mod 4、つまり k を 4 で割ったときの余りによって決定されます。k mod 4 が 1 の場合、n 番目のターンは R です。k mod 4 が 3 の場合、n 番目のターンは L です。

たとえば、ターン 76376 の方向を決定するには、次のようにします。

• n がk2^m として表現できるかどうかを判断する賢い方法はありますか?
• n がこのように表現できないとはどういう意味ですか?

(この問題は、長さ 2^50 のドラゴン曲線上の点の位置を計算するため、実際に曲線を描くことは問題外です。)

フラクタルのプログラミングの経験はありません。もちろん、有名なマンデルブロ集合の画像などを見たことがあります。

フラクタルの簡単なアルゴリズムを教えてください。

プログラミング言語はそれほど重要ではありませんが、私はactionscript、C＃、Javaに最も精通しています。

フラクタルをグーグルで検索すると、（複雑な）情報がたくさん得られることは知っていますが、簡単なアルゴリズムから始めて、それを試してみたいと思います。

これらの素敵な色でそれらを作る方法など、基本的なアルゴリズムを改善するための提案も歓迎します。

フラクタルをプログラムする方法の複製

フラクタルとは？

これは、特定の問題を単純化または解決するために数学からプログラミングに持ち込まれた概念の 1 つですか?

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フラクタルをプログラミングすることを学ぶことは、特定の一連のプログラミングの問題について明確に考えるのに役立ちますか?

ファイルで構成される成長するディレクトリ構造を（シード値に基づいて、同じテストを複数回再実行できるように）疑似ランダムに自動生成するプログラムを作成しようとしています。(これは、ソース管理データベースのインストールのストレス テストです)

ここで機能する可能性のある準ランダムな「スペース充填」シーケンス (例: van der Corput シーケンスまたはHalton シーケンス) に似たものを知っている人がいるかどうか疑問に思っていました。

編集：またはフラクタルアルゴリズム。これはフラクタル アルゴリズムのように思えます。

編集2：気にしないでください、私は明らかな解決策を見つけたと思います。空のツリーから始めて、疑似乱数ジェネレーターの順次出力を使用して決定論的に（生成された数とこれまでに生成されたツリーの状態に基づいて）1つを行いますN 個のアクションのうち、新しいサブディレクトリの作成、新しいファイルの追加、ファイルの名前変更、ファイルの削除など。

大量のファイルで問題が発生し、原因が正確にわからない状況に陥っているため、ファイルをフォルダー構造に順次ダンプするのではなく、この方法で行いたいと考えています。(ツリーの深さ、名前変更の数、削除の数など)

生成する必要があるのは 1 つの固定ツリーだけではありません。使用戦略は次のとおりです。ツリー構造を少し成長させ、いくつかのパフォーマンス統計を評価し、ツリー構造をもう少し成長させ、いくつかのパフォーマンス統計を評価します。