碰撞樹演算法

1. 求RFID標簽防碰撞演算法: 可以是ALOHA演算法實現或者是二進制樹演算法實現,

RFID(Radio Frequency Identification的)，即射頻識別，俗稱電子標簽。
我接觸的主要是用在倉儲和物流上，具體的驅動是由廠家提供，呵呵，估計熟悉的人不多，需要找底層的開發人員才行。

2. 求解釋RFID的防碰撞演算法中的查詢樹QT演算法麻煩詳細說一下演算法原理，如何防碰撞的謝謝~

查詢樹QT（QueryTree）是一種典型的樹結構演算法，其演算法原理：讀寫器發送長度為k的prefix（前置代碼，一般為置於一組號碼前的數字或字母，表示所屬區域等）；標簽ID中前kbit與prefix匹配的tag反饋第(k+1)bit至最後1bit。如果讀寫器收到的標簽ID碰撞，再分別將prefix加「1」和「0」，作為新的prefix發送出去。如果沒有碰撞，就表明一個標簽被識別了。

舉例：設有三個標簽ID分別為「010」，「011」，「100」，讀寫器的查詢序列首先置為「0」、「1」，讀寫器先發送序列「0」進行查詢，發生碰撞，此時將序列置為「00」、「01」，再次分別發送，序列「00」沒有響應，序列「01」發生碰撞，將序列置為「010」、「011」，成功識別。回溯到序列「1」，只有標簽「100」響應，成功識別。如圖所示

3. c++ 游戲碰撞檢測怎麼做

在游戲開發中，經常需要進行碰撞檢測演算法的實現，例如判斷前面是否有障礙以及判斷子彈是否擊中飛機，都是檢測兩個物體是否發生碰撞，然後根據檢測的結果通過碰撞檢測演算法做出不同的處理。

進行碰撞檢測演算法的物體可能有些的形狀和復雜，這些需要進行組合碰撞檢測，就是將復雜的物體處理成一個一個的基本形狀的組合，然後分別進行不同的檢測。

下面簡單介紹一下兩種最基本的形狀進行碰撞的時候進行的處理。

1、矩形和矩形進行碰撞檢測演算法

一般規則的物體碰撞都可以處理成矩形碰撞，實現的原理就是檢測兩個矩形是否重疊。我們假設矩形1的參數是：左上角的坐標是(x1,y1)，寬度是w1，高度是h1;矩形2的參數是：左上角的坐標是(x2,y2)，寬度是w2，高度是h2。

在檢測時，數學上可以處理成比較中心點的坐標在x和y方向上的距離和寬度的關系。即兩個矩形中心點在x方向的距離的絕對值小於等於矩形寬度和的二分之一，同時y方向的距離的絕對值小於等於矩形高度和的二分之一。下面是數學表達式：

x方向：| (x1 + w1 / 2) – (x2 + w2/2) | < |(w1 + w2) / 2|

y方向：| (y1 + h1 / 2) – (y2 + h2/2) | < |(h1 + h2) / 2|

在Java ME程序中，只需要將上面的條件轉換成代碼就可以實現了。

但是矩形碰撞只是一種比較粗糙的碰撞檢測演算法，因為很多實際的物體可能不是一個規則的矩形。

下面介紹一下圓形碰撞。

2、圓形和圓形的碰撞檢測演算法

圓形和圓形的碰撞應該說是一種最簡單的碰撞，因為在數學上對於兩個圓形是否發生重疊，有計算兩個圓心之間的距離的公式。那麼條件就變為：計算兩個圓心之間的距離是否小於兩個圓的半徑和。

假設圓形1的左上角坐標是(x1,y1)，半徑是r1，圓形2的左上角的坐標是(x2,y2)，半徑是r2。

因為MIDP1.0中沒有浮點數，而且浮點數的運算比較慢，所以我們將條件做一個簡單的變換：對於條件的兩邊都進行平方，這樣就去掉了開方的運算步驟。

下面是數學表達式：

(x1 – x2)2 + (y1 – y2)2 < (r1 + r2)2

在Java ME程序中，只需要將上面的條件轉換成代碼就可以了。

上面介紹的只是最基本的碰撞檢測演算法的實現，而實際的編程過程中遇到的碰撞檢測問題要比這些復雜很多，還需要其他形式的檢測，還需要進行更加深入的學習。

4. 靠大樹對身體好嗎撞

後背撞大樹對身體有好處。

『撞樹』是一種碰撞運動，對背部肌肉、骨骼等組織有一定的刺激作用，如果方法得當，用後背撞樹來刺激經絡可以調動全身的防衛抗病機制，促進血液循環，還可以緩解身體某些部位的疼痛。但是對老年人來說，「撞樹」鍛煉有風險。

隨著年紀增加，老年人骨量下降，有些甚至存在骨質疏鬆的情況，有些老人還有肌肉萎縮、運動能力下降等問題，對身體平衡和力量等控制能力也有所降低，進行「撞樹」鍛煉時，如果動作不正確，撞擊力量過大、保護不足，就可能造成機體損傷，輕的導致皮肉傷，重的可能造成內臟受損。

撞樹健身雖然方便，但也不能太隨意。市民最好先對背部穴位有所了解。還要注意選擇平滑的樹干，最好在樹上包裹棉布以免過度刺激穴位引發不適。此外，撞擊力度和時間也應根據自身情況循序漸進。

5. 游戲場景管理的八叉樹演算法是怎樣的

八叉樹（octree）是三維空間劃分的數據結構之一，它用於加速空間查詢，例如在游戲中： 加速用於可見性判斷的視錐裁剪（view frustum culling）。加速射線投射（ray casting），如用作視線判斷或槍擊判定。 鄰近查詢（proximity query），如查詢玩家角色某半徑范圍內的敵方NPC。碰撞檢測的粗略階段（broad phase），找出潛在可能碰撞的物體對。總括而言，前3個應用都是加速一些形狀（frustum、ray、proximity shape如球體）的相交測試（intersection test）。這種做法是adaptive的，就是說按照一定的條件（葉節點只能有一個點）來進行分割。實際上，我們可以設置其他條件去決定是否分割一個葉節點，例如節點內的點超過10個，或是最多分割4層就不再分割等等。在分割時，我們只需檢查點是在每個軸的哪一方，就能知道該點應放置在哪個新的節點里。建立了一個四／八叉樹之後，我們可以得出一個重要特性： 如果一個形狀S與節點A的空間（正方形／立方體）不相交，那麼S與A子樹下的所有點都不相交。那麼，在相交測試中，我們可以從根節點開始，遍歷四／八叉樹的節點，如節點相交就繼續遍歷，如不相交就放棄遍歷該子樹，最後在葉節點進行形狀與點的相交測試。這樣做，一般能剔除許多點，但注意最壞的情況是所有點集中在一起，那麼就不起加速作用。因此，除了傳統的四／八叉樹實現，也可以參考一些更新的技術。

6. 求RFID二進制搜索樹防碰撞演算法的Matlab模擬

問題解決了？求共享~

7. 二叉樹的深度怎麼算

二叉樹的深度計算，首先要判斷節點，以下是計算二叉樹的詳細步驟：

1、一顆樹只有一個節點，它的深度是1；

2、二叉樹的根節點只有左子樹而沒有右子樹，那麼可以判斷，二叉樹的深度應該是其左子樹的深度加1；

3、二叉樹的根節點只有右子樹而沒有左子樹，那麼可以判斷，那麼二叉樹的深度應該是其右樹的深度加1；

4、二叉樹的根節點既有右子樹又有左子樹，那麼可以判斷，那麼二叉樹的深度應該是其左右子樹的深度較大值加1。

一棵深度為k，且有2^k-1個節點的二叉樹，稱為滿二叉樹。這種樹的特點是每一層上的節點數都是最大節點數。而在一棵二叉樹中，除最後一層外，若其餘層都是滿的，並且最後一層或者是滿的，或者是在右邊缺少連續若干節點，則此二叉樹為完全二叉樹。

具有n個節點的完全二叉樹的深度為floor(log2n)+1。深度為k的完全二叉樹，至少有2k-1個葉子節點，至多有2k-1個節點。

5、有N個結點的完全二叉樹各結點如果用順序方式存儲，則結點之間有如下關系：

若I為結點編號則 如果I>1，則其父結點的編號為I/2；

如果2*I<=N，則其左孩子（即左子樹的根結點）的編號為2*I；若2*I>N，則無左孩子；

8. 二叉樹的性質有些啊怎麼求它的深度

二叉樹性質如下：

1 ：在二叉樹的第i層上至少有2^（i-1）個結點

2：深度為k的二叉樹至多有2^(k-1)個結點

3：對任何一棵二叉樹T，如果其終端結點數為n0，度為2的結點數為n2，則n0=n2+1

4：具有n個結點的完全二叉樹的深度是【log2n】+1（向下取整）

5：如果對一棵有n個結點的完全二叉樹的結點按層序編號，則對任一結點i(1in)，有：

如果i=1，則結點i是二叉樹的根，無雙親；如果i>1，則其雙親是i/2

如果2i>n，則結點i無左孩子；如果2in，則其左孩子是2i

如果2i+1>n，則結點i無右孩子；如果2i+1n，則其右孩子是2i+1

二叉樹深度演算法如下：

深度為m的滿二叉樹有2^m-1個結點；

具有n個結點的完全二叉樹的深度為[log2n]+1.（log2n是以2為底n的對數）

(8)碰撞樹演算法擴展閱讀：

在計算機科學中，二叉樹是每個結點最多有兩個子樹的樹結構。通常子樹被稱作「左子樹」（left subtree）和「右子樹」（right subtree）。二叉樹常被用於實現二叉查找樹和二叉堆。

一棵深度為k，且有2^k-1個節點的二叉樹，稱為滿二叉樹。這種樹的特點是每一層上的節點數都是最大節點數。而在一棵二叉樹中，除最後一層外，若其餘層都是滿的，並且最後一層或者是滿的，或者是在右邊缺少連續若干節點，則此二叉樹為完全二叉樹。具有n個節點的完全二叉樹的深度為log2(n+1)。深度為k的完全二叉樹，至少有2k-1個節點，至多有2k-1個節點。

二叉樹是一個連通的無環圖，並且每一個頂點的度不大於3。有根二叉樹還要滿足根結點的度不大於2。有了根結點之後，每個頂點定義了唯一的父結點，和最多2個子結點。然而，沒有足夠的信息來區分左結點和右結點。如果不考慮連通性，允許圖中有多個連通分量，這樣的結構叫做森林。

遍歷是對樹的一種最基本的運算，所謂遍歷二叉樹，就是按一定的規則和順序走遍二叉樹的所有結點，使每一個結點都被訪問一次，而且只被訪問一次。由於二叉樹是非線性結構，因此，樹的遍歷實質上是將二叉樹的各個結點轉換成為一個線性序列來表示。

設L、D、R分別表示遍歷左子樹、訪問根結點和遍歷右子樹， 則對一棵二叉樹的遍歷有三種情況：DLR（稱為先根次序遍歷），LDR（稱為中根次序遍歷），LRD （稱為後根次序遍歷）。

9. 什麼是演算法碰撞

我知道密碼學裡面有一個名詞叫做演算法碰撞。
比如：
   加密演算法中有一種叫做哈希函數法。他的原理就是構造一個hash函數，使得一個任意長度的消息作為自變數，返回一個固定長度的散列值。
   為使演算法有意義，就必須使得任意兩個消息M和M＊產生的散列值都不相等（比較容易理解呵），而如果能有個方法，使得產生上述的相等（也叫做碰撞）我們就說這個加密演算法碰撞。

10. 急求關於RFID防碰撞(即ALOHA演算法和二叉樹演算法)的相關代碼，資料，不勝感激。

你好一卡通世界資料下載以及技術資料欄目都會有關於RFID防碰撞的資料，可以去搜索一下