海天小阁

为什么不给中国里的阴阳变成计算机里的01呢？

喜欢这句话：“用人类直觉思维来编程，而不要被僵化的程序思想束缚” 优化模式2使用的应该是二维区块管理的方式，我们在游戏中也用到了类型的方法，感觉这种方法在某些情况下比四叉树更方便

物理学家的感觉更有意思

@di3 呵呵，总比遍历所有的点要强。 多数情况下，在实际应用中，总会使用缓存来将所有点的信息保存起来反复使用的。因此解决这个问题主要就是构造出一个便于反复查询的数据结构。

首先搜集所有点的坐标信息，按照这些信息确定一个合理的足够大的圆，判断在此范围内点的个数，多了就缩小范围，少了就适当扩大，只到某次符合~~~我乱说瞎说的。

[quote]aspnetx：程序员？你是数学家还是物理学家？ 其实更多的时候是个军事学家或者政治家。在公司之外对客户，你也许是军事家，在公司内部，你不做个政治家就很难混下去。[/quote] 这个好像也对

有时间感觉程序员挺可悲的，

我觉得它首先是个作家，呵呵！

知道自已是什么，然后呢?

对于物理来说，数学是用来描述物理现象，物理过程的工具。 高深的物理确实有种哲学的感觉。物理学的越深，越能发现自然的美妙 ，自己也就越渺小。当从那种思考的过程中回到现实的时候，生活没有物理那么美好，还是现实点的好

码畜

平面直角坐标系中给一条处处可导的连续曲线，如果我们说“每一个x都在线上对应一个y的话”，这就是在主观的割裂连续。线就是线，它不是由点组成的，由点组成的线无法描述线的全部信息。

数学和物理是我最喜欢的两门学科，哲学拿来跟人扯蛋吹牛B的

嗯，说的有道理！！

数学可以先定义2>1，1<2 但是定义1=1是荒诞的！因为只有一个1，自己跟自己比较没有任何意义。

@+-+ 我们知道你学过所谓的高等数学了。 我们断言：倘若无法消掉无穷，那么这个数学公式必定不正确。我说数学在遇到无穷的时候往往显得力不从心，这是因为数学是基于离散世界这个前提假设之上的理论。数学上的极限跟“连续性”不是一回事。极限的能力不可能给出等号左面等于等号右面的证明，然而整个数学的概念都是基于“相等”这个最原始的假设的（但是我们甚至可以证明相等是不存在的）。数学无法把一个无限趋近于1的数与1划等号。0.9999……（n个9）不等于1，因为无论n等于几，都有比n+1更趋近于1。

[quote]xuefly： 简单的说物理就是指整个宇宙的规律，大无穷小无穷。简单的说数学是描述宇宙规律的一种手段，数学不可能准确的描述这个世界（虽然似乎不存在比数学更好的方法）尤其在遇到“无穷”的时候数学往往显得力不从心，数学更加适合描述假定离散的世界。 为了跳的更远以越过前面的沟渠，马儿会提前助跑，动物分明知道“动量”的存在，但是它们分明不是使用数学描述这种“宇宙规律”的。[/quote] 终于遇到极品了。。。无穷小数学数学往往显得力不从心。。。。。真是笑死我了。。。。没学过极限论和无穷分析论的孩子伤不起。。。。

[quote]xuefly： @+-+ 先生的理解和表述让我观察出了你思想和知识结构的狭隘。[/quote] 思想和知识结构的狭隘 这个我承认，只要是个人都会，除非你不是。 不是吗？

简单的说物理就是指整个宇宙的规律，大无穷小无穷。简单的说数学是描述宇宙规律的一种手段，数学不可能准确的描述这个世界（虽然似乎不存在比数学更好的方法）尤其在遇到“无穷”的时候数学往往显得力不从心，数学更加适合描述假定离散的世界。 为了跳的更远以越过前面的沟渠，马儿会提前助跑，动物分明知道“动量”的存在，但是它们分明不是使用数学描述这种“宇宙规律”的。

@徐少侠 “在面向对象的世界里，能实现一个算法是因为有了对事物正确的抽象以后自然会出现的结果。” 我觉得这个并不是非常正确。 抽象的方式取决于抽象的目的。 以“若干个正负电子在理想空间内互相吸引和排斥的情况”这个为例。 纯数学方法，应该是指推算出一个公式，给定这些电子的运动轨迹之类的东西。这种一般叫代数方法。 而你说的OO方法，应该是指通过电磁引力的公式来模拟电子运动，最后生成一个近似运动轨迹。这种一般叫数值方法，其实也不一定非要用面向对象的方式来写程序。 这其实要看你想要的结果是什么。 代数方法，非常复杂，虽然可能得到一个精确结果，但是和实际情况不一定一致。因为实际情况下肯定有别的因素干扰，而这个问题的结果是一个不稳定系统。(不稳定系统是指对于一个较小的干扰，导致的结果变化较大。有专门的数学理论研究一些系统在什么样的干扰下是不稳定的。) 数值方法，运算简单，但问题是，算出来的结果有误差。而且这个是不稳定系统，误差随时间会迅速积累。 于是这里需要看你想要什么样的结果。 如果只是纯粹想得到一个公式，那么只能用前一种方式。现在很多符号计算的软件，自动算出公式也是可能的。 如果是要模拟实际情况，则两种方法都是可以用的。实际情况下，由于问题不稳定，路径是几乎不可预测的。但是往往我们并不关心路径是怎样的。我们可能关心对于大量正负电子，它们会在多长的时间内对撞到剩下不到某个量级的电子数。 此时，用纯代数方法的话，可能可以通过一些概率统计的东西，来得到一个解。这里可能会遇到很多奇怪的积分、微分之类的很难弄的东西。而用数值方法，则得到解比较容易，一般从实践来看，解的可信性也是比较大的。但是这里的可信性也只是一种猜想。如果要得到真正严谨的结果，可以通过用数值理论里的误差分析来得到误差范围，这个过程是代数的。 另外，“电子”本身并不是客观世界的东西。从现在的量子理论来看，电子是一团概率云。“电子”的概念是经典力学里的东西。这种东西在计算“在多长的时间内对撞到剩下不到某个量级的电子数”这种问题的时候，结果也许比较精确。但在一些其他问题里，就是有大问题的。 所以我的观点是算法、抽象都是为了目的服务。面向对象是一种抽象方法。 算法和抽象都是方法论。抽象所针对的事物并不一定是客观世界的事物，有可能是针对已经被抽象过的事物，比如数字、电子。 算法依赖于抽象，抽象限制算法。一个好的抽象能够使得算法简单，一个垃圾抽象可能导致算法无法实现。 两种东西虽然可能在一个人会各有长短，但是完全分离是不可行的。