分治策略之归并排序(Python实现)

简介: 分治策略之归并排序(Python实现)

大数据时代早已到来,你来了吗?之给我一张地图,还你一个新世界。


地图的前世今生

现在出门就需要地图,就像玩游戏一样,如果没有地图的话除非你特别熟悉这个地方的话可以不需要地图。

说起使用地图,想起来了大一时候刚踏入校园时年轻的我。早晨从宿舍起来,要去上课的路上却迷路了,开学上课的第一周总会出现有新生迷路的情况。没错,我就是亲身经历过的。当时真是费了九牛二虎之力,机智的我打开百度地图,然后搜了一下上课的教学楼,果然搜到了,hhhh,我们宿舍的小部队跟着我一起成功的走到了上课的地点。虽然迟到了几分钟吧,但是我还是很开心,心里想:我真聪明。

当时搜了博文楼,真是开心,又激动,还能给我算好到达的时间。

说起地图,大家都不模式。 出门导航,找路,很多时候都离不开地图。那么,地图是从什么时候开始有的?又是什么时候开始被广泛使用的呢?

地图的起源,有人推测比文字的起源还要早。因为原始地图跟图画一样,把山川、道路、树木如实地画出来,是远古人类外出狩猎和劳作的指南。

春秋战国时期地图已广泛用于战争和国家管理,秦汉以后损失严重。西晋时,中国出现了一位著名的地图专家裴秀。出于政治和军事需要,裴秀领导和组织编制成《禹贡地域图》18篇,这是中国和全世界见于文字记载的最早历史地图集。裴秀在地图学上的主要贡献,在于他第一次明确建立了中国古代地图的绘制理论。他总结我国古代地图绘制的经验,在《禹贡地域图》序中提出了著名的具有划时代意义的制图理论——“制图六体”,成为我国明代以前地图制图学理论的基础,一直影响着清代以前中国传统的制图学,在我国和世界地图学史上占有重要地位 。

19世纪中叶以前,人们认为地图就是“地球表面在平面上的缩写”,或者说成“地球在平面上的缩影”。这个定义很简单,容易被大多数人理解,但不准确、全面。因为这个定义也适用于其他图像,比如风景油画、风光照片、航空照片或者卫星照片。它没有充分表达出地图区别于其他图像的特性。

随着地图应用范围的扩大和地图科学的发展,人们对地图有了更深入了解,对地图下了更准确的定义,即:地图是依据一定的数学法则,采用地图语言,经过制图综合来表示地球表面的图形。这个定义概括了地图的三个特性:**有一定的数学法则、运用地图语言来描述、经过了制图综合。**地图所具有的这三个基本特性,是其他影像、图画、文字都不可能同时具备的。

现代社会中,地图的种类更加丰富,地图的使用也日益普遍。我们在日常生活、学习和工作中,经常接触到各种各样的地图。除了常见的纸质地图、特型地图(如塑料立体地图、地球仪等),还有电子地图、多媒体地图、网络地图等。

不管是传统的纸质地图、特型地图,还是电子地图、多媒体地图、网络地图,都是地图的不同表现形式,它们所具有的地图的三个基本特性是不会改变的。

每一幅地图都包含着大量的地理信息,利用点、线、面的组合,可以形象地表示地形、河流、湖泊、交通线、城镇等有形事物,也可以表示境界、经纬线、等温线等无形现象。对这些点、线、面组成的符号的解释就是图例。符号系统和注记构成了地图独有的语言。用地图语言表示地理事物,比其他语言、文字、电码等更直观。

地图可以更直观的看数据,如果将数据地图化,那么就可以打造一个新的世界。

在游戏中,几乎每个2D或者3D的游戏都有地图,不然你走着走着,就会迷路了。

国内比较流行的地图

比较常用的地图有,当然了这只是小编比较熟悉的,同时也是根据艾瑞的统计数据,移动App的前两名,百度地图和高德地图:

1、百度地图

2、高德地图

百度地图与高德地图的较量,到底谁更胜一筹?

现在回到正题,百度地图与高德地图来PK下,到底谁更胜一筹呢?

高德地图和百度地图都是我们日常生活中会经常使用的地图,但是也有一些人非常好奇,同样是地图,那么这两者有没有什么不同的地方呢?当然会有不同之处,他们彼此的开发商首先就不同,这个相比大家也都知道,其次是某些功能和数据方面,两者也都有差别。我们要明白,高德地图和百度地图主打的功能是不一样的,高德注重导航的功能,百度注重生活的功能。除此之外,两者的区别还体现在以下的各个方面 。

高德地图的导航功能做得非常的出色,它涵盖了全国364个城市的352万公里的路况,通过AR虚拟实景可以为用户实时导航。就算是我们的手机被锁屏了,高德语音依旧可以在后台为我们提供导航服务。就算是去郊区或者是乡下小镇,高德地图也能够提供精准的导航服务,即使有很多路连名字都没有,但是高德依旧可以标记出来。开车时的实时路况,高德地图也能够帮车主分析出来,并帮助车主寻找最便捷的路径,总的说来,高德是一块性能还不错的地图软件。

百度地图在数据方面做得非常的出色,如果大家平时是选择公交或者是地铁出行,使用百度地图是非常明智的选择。在查询趁车方式或者是目的地周边的设施方面,百度地图给予的回答是非常精确地。而且百度地图在实景方面做得非常好,对于路痴来说,这简直是一个福音。在发展理念上,高德地图和百度地图也是不同的,对于高德来说,位置和提供路线是最基本的服务,所以高德的技术更新都是在这个基础上完成的。

对于百度地图来说,则是更加重视用户的体验功能,如果用户出行使用的是百度地图,很大概率上对于目的地是不熟悉的。所以百度才针对这种情况开发出了实景功能。

同时百度地图对于用户目的地附近的商家服务开发功能也做得很棒。

所以基于这几点因素,虽然同为地图软件,但是由于两者的侧重点不同,在各自擅长的方面都取得了很大的成功,也让用户获得了更多的选择。两者取长补短,可以让用户有更加好的出行体验,开车的用户喜欢高德,出门游玩的用户喜欢百度,胜负可以说是伯仲之间。

目录
相关文章
|
2月前
|
数据可视化 数据处理 Python
如何使用Python实现一个基于均线的交易策略
【10月更文挑战第9天】本文介绍了如何使用Python实现一个基于均线的交易策略。主要步骤包括导入所需库(如`pandas`、`numpy`和`matplotlib`),加载股票或期货的历史数据,计算均线和其他指标,实现交易策略逻辑,以及可视化交易结果。示例代码展示了如何根据均线交叉点进行开仓、止损和止盈操作,并提供了注意事项,如数据来源、交易成本和风险管理。
70 7
|
2月前
|
运维 负载均衡 安全
深度解析:Python Web前后端分离架构中WebSocket的选型与实现策略
深度解析:Python Web前后端分离架构中WebSocket的选型与实现策略
101 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 TensorFlow
智能市场营销策略优化:使用Python实现深度学习模型
【10月更文挑战第1天】 智能市场营销策略优化:使用Python实现深度学习模型
167 63
|
18天前
|
算法 数据处理 开发者
超越传统:Python二分查找的变种策略,让搜索效率再上新台阶!
本文介绍了二分查找及其几种Python实现的变种策略,包括经典二分查找、查找第一个等于给定值的元素、查找最后一个等于给定值的元素以及旋转有序数组的搜索。通过调整搜索条件和边界处理,这些变种策略能够适应更复杂的搜索场景,提升搜索效率和应用灵活性。
28 5
|
18天前
|
Python
不容错过!Python中图的精妙表示与高效遍历策略,提升你的编程艺术感
本文介绍了Python中图的表示方法及遍历策略。图可通过邻接表或邻接矩阵表示,前者节省空间适合稀疏图,后者便于检查连接但占用更多空间。文章详细展示了邻接表和邻接矩阵的实现,并讲解了深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)的遍历方法,帮助读者掌握图的基本操作和应用技巧。
34 4
|
18天前
|
算法 Python
在Python编程中,分治法、贪心算法和动态规划是三种重要的算法。分治法通过将大问题分解为小问题,递归解决后合并结果
在Python编程中,分治法、贪心算法和动态规划是三种重要的算法。分治法通过将大问题分解为小问题,递归解决后合并结果;贪心算法在每一步选择局部最优解,追求全局最优;动态规划通过保存子问题的解,避免重复计算,确保全局最优。这三种算法各具特色,适用于不同类型的问题,合理选择能显著提升编程效率。
32 2
|
20天前
|
算法 IDE API
Python编码规范与代码可读性提升策略####
本文探讨了Python编码规范的重要性,并深入分析了如何通过遵循PEP 8等标准来提高代码的可读性和可维护性。文章首先概述了Python编码规范的基本要求,包括命名约定、缩进风格、注释使用等,接着详细阐述了这些规范如何影响代码的理解和维护。此外,文章还提供了一些实用的技巧和建议,帮助开发者在日常开发中更好地应用这些规范,从而编写出更加清晰、简洁且易于理解的Python代码。 ####
|
23天前
|
数据采集 Web App开发 JavaScript
爬虫策略规避:Python爬虫的浏览器自动化
爬虫策略规避:Python爬虫的浏览器自动化
|
27天前
|
数据采集 数据可视化 数据处理
如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括:导入所需库(如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`)
本文介绍了如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括:导入所需库(如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`),加载历史数据,计算均线和其他技术指标,实现交易逻辑,记录和可视化交易结果。示例代码展示了如何根据均线交叉和价格条件进行开仓、止损和止盈操作。实际应用时需注意数据质量、交易成本和风险管理。
49 5
|
2月前
|
设计模式 机器学习/深度学习 算法
现代 Python:编写高效代码的模式、功能和策略(第 1 部分)
现代 Python:编写高效代码的模式、功能和策略(第 1 部分)
28 0
下一篇
无影云桌面