计算机图形学
问答题简述深度缓存算法及其特点。
题目
问答题
简述深度缓存算法及其特点。
参考答案和解析
正确答案：
(1)深度缓存算法的概念:
深度缓存算法是一种典型的、也是最简单的图象空间的消隐算法。在屏幕空间坐标系中,Z轴为观察方向,通过比较平行于Z轴的射线与物体表面交点的Z值(又称为深度值),用深度缓存数组记录下最小的Z值,并将对应点的颜色存入显示器的帧缓存。
(2)深度缓存算法的特点:
①简单,它在X、Y、Z方向上都没有进行任何排序,也没有利用任何相关性。算法复杂性正比于m×n×N。在屏幕大小,即m×n一定的情况下,算法的计算量只与多边形个数N成正比;
②算法便于硬件实现,并可以并行化。
(1)深度缓存算法的概念:
深度缓存算法是一种典型的、也是最简单的图象空间的消隐算法。在屏幕空间坐标系中,Z轴为观察方向,通过比较平行于Z轴的射线与物体表面交点的Z值(又称为深度值),用深度缓存数组记录下最小的Z值,并将对应点的颜色存入显示器的帧缓存。
(2)深度缓存算法的特点:
①简单,它在X、Y、Z方向上都没有进行任何排序,也没有利用任何相关性。算法复杂性正比于m×n×N。在屏幕大小,即m×n一定的情况下,算法的计算量只与多边形个数N成正比;
②算法便于硬件实现,并可以并行化。
解析：
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相似问题和答案
第1题：
在面片的数量非常大的情况下哪一个消隐算法速度最快?()
A、深度缓存算法(Z-Buffer)
B、扫描线消隐算法
C、深度排序算法(画家算法)
D、不知道
正确答案:B
第2题：
在面片的数量非常大的情况下哪一个消隐算法速度最快____。
A、深度缓存算法
B、扫描线消隐算法
C、深度排序算法
参考答案：C
第3题：
深度缓存算法最大优点是缓存占用的存储单元少。()
此题为判断题(对，错)。
正确答案:×
第4题：
问答题
简述突发交换网络中固定组装时间算法的原理及其特点。
正确答案：
突发包按照固定的组装时间进行组装。不管用户输入到节点的数据包的速度是快还是慢，每隔一个固定的时间产生一个突发包。当网络流量比较大的时候，突发包可能很长，在中间节点的缓存延迟会相应变长，会影响到整个网络的性能。这种算法虽然简单，但是只能适用于网络负载比较低的情况。
解析：
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第5题：
简述深度缓存算法及其特点。
正确答案:深度缓存算法是一种典型的、也是最简单的图象空间的消隐算法。在屏幕空间坐标系中，Z轴为观察方向，通过比较平行于Z轴的射线与物体表面交点的Z值（又称为深度值），用深度缓存数组记录下最小的Z值，并将对应点的颜色存入显示器的帧缓存。
深度缓存算法最大的优点是简单。它在X、Y、Z方向上都没有进行任何排序，也没有利用任何相关性。算法复杂性正比于m*n*N。在屏幕大小，即m*n一定的情况下，算法的计算量只与多边形个数N成正比。
另一个优点是算法便于硬件实现，并可以并行化。
第6题：
下面关于深度缓存消隐算法(Z-Buffer)的论断哪一条不正确? ( )
A深度缓存算法需要开辟两个与图像大小相等的缓存数组
B深度缓存算法不能用于处理对透明物体的消隐
C深度缓存算法不能处理空间多边形的相贯与交叉重叠等情况
D深度缓存算法中不需要对多边形进行排序
参考答案B
第7题：
（）可以动态地有针对地将某些像素写入后台缓存。
- A、深度缓存
- B、深度测试
- C、Alpha测试
- D、模板缓存
正确答案:D
第8题：
下面关于深度缓存消隐算法(Z－Buffer)的论断哪一条不正确?()
A、深度缓存算法并不需要开辟一个与图像大小相等的深度缓存数组
B、深度缓存算法不能用于处理对透明物体的消隐
C、深度缓存算法能并行实现
D、深度缓存算法中没有对多边形进行排序
正确答案:C
第9题：
单选题
下面关于深度缓存消隐算法（Z-Buffer）的论断哪一条不正确（）
A
深度缓存算法并不需要开辟一个与图像大小相等的深度缓存数组
B
深度缓存算法不能用于处理对透明物体的消隐
C
深度缓存算法能并行实现
D
深度缓存算法中没有对多边形进行排序
正确答案：
C
解析：
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第10题：
问答题
请简述Dijkstra算法及其在GIS最短路径分析中的应用？
正确答案：
Dijkstra算法是按路径长度递增顺序产生各顶点的最短路径。
算法过程：设最短距离已确定的顶点集合称为红集点，最短距离尚未确定的为蓝集点。
1）按路径长度递增顺序产生
各蓝顶点的最短路径；
2）在当前蓝点集中选择一个距离最小的蓝点来扩充红点集，以保证算法按路径长度递增的顺序产生各顶点的最短路径；
3）没扩充一个蓝点到红点集中，则剩余的蓝点的路径按照新加入的红点作为中间顶点进行修正，一旦加入新顶点使得蓝点路径长度最短，则用变短的路径代替原来的蓝点路径长度，重复以上过程；
4）直到所需求的蓝点已扩充到红点集时，算法结束。
应用：
1）选择要进行计算的两个结点；
2）对这两个结点进行联通分析，即采用宽度优先搜索方法，来快速判断这两个结点之间是否联通，也就是确定是否存在计算最短路径的必要，若联通则进行
3）调用Dijkstra算法，计算两个结点之间的最短路径
4）进过对计算出来的最短路径树进行优化处理后，生成最终的最短路径树，输出并推出。
算法过程：设最短距离已确定的顶点集合称为红集点，最短距离尚未确定的为蓝集点。
1）按路径长度递增顺序产生
各蓝顶点的最短路径；
2）在当前蓝点集中选择一个距离最小的蓝点来扩充红点集，以保证算法按路径长度递增的顺序产生各顶点的最短路径；
3）没扩充一个蓝点到红点集中，则剩余的蓝点的路径按照新加入的红点作为中间顶点进行修正，一旦加入新顶点使得蓝点路径长度最短，则用变短的路径代替原来的蓝点路径长度，重复以上过程；
4）直到所需求的蓝点已扩充到红点集时，算法结束。
应用：
1）选择要进行计算的两个结点；
2）对这两个结点进行联通分析，即采用宽度优先搜索方法，来快速判断这两个结点之间是否联通，也就是确定是否存在计算最短路径的必要，若联通则进行
3）调用Dijkstra算法，计算两个结点之间的最短路径
4）进过对计算出来的最短路径树进行优化处理后，生成最终的最短路径树，输出并推出。
解析：
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