blog好一些時間沒更新了，一方面是自己有些懶散了，另一方面是覺得難找到一個自己很滿意的blog空間，看來看去綜合上來說還是cppblog.com最好，雖然也有許多不盡人意之處。今天浮上來寫篇小文，希望自己重新恢復勤快，也藉此紀念今天這個特別的“中國情人節(jié)”——七夕。
作為工程師，經常需要畫些圖表曲線，那刻度就成了個問題，下面我舉兩個例子說說這個問題：
數字系列1：1.12，2.4，2.3，1.16，2.5，8.9，11，32，4.6
畫成曲線，用Excel，很簡單，你很快就弄好了，如圖：
數字系列2：1234321.1，1234331.1，1234343.1，1234123.1，1234356.1，1234567.1，1234399.1，1234300.1
同樣，用Excel畫成曲線，如下圖：
注意縱坐標的刻度，我說的就是這個問題，如果是你，如何來標這個刻度？
一般來說，我們日常生活中看到的刻度都是以2，2.5，5，10為間隔的，如果給出了一個最小值4.55，一個最大值5.13，要求畫出大約5個刻度，那應該怎么畫？如果是我，大概就畫出這幾個：4.4，4.6，4.8，5.0，5.2。
那這樣行不行呢？(5.13-4.55)/5=0.116，于是畫出這幾個刻度：4.55，4.666，4.782，4.898，5.014，5.13。當然也可以，但這個算法未免太簡單，畫出來的刻度不好看。
那我們如何來描述我上面提到的以2，2.5，5，10為間隔的劃分算法呢？我一直感覺很困難，直到今天動手去寫，并且把它寫出來了，才發(fā)現(xiàn)也就那么幾行代碼，我把我的代碼貼出來與大家分享，我相信我這個算法經過稍微的修改就能適應所有的坐標刻度劃分。
代碼實在簡單，我不寫什么注釋了，我覺得這是我寫的最精悍的小程序之一。
#include <math.h>
void RegulateAll(double dMin, double dMax, int iMaxAxisNum);
int main(int argc, char* argv[])
{
RegulateAll(2, 45, 7);
RegulateAll(0.12, 0.43, 5);
RegulateAll(10001, 10002, 5);
RegulateAll(-12.65, 56.3, 6);
RegulateAll(5243217834.12, 5378234435.12, 5);
RegulateAll(-0.043, 0.099, 8);
RegulateAll(-123431, -67325, 10);
RegulateAll(0.0, 0.0, 5);
return 0;
}
void RegulateAll(double dMin, double dMax, int iMaxAxisNum)
{
if(iMaxAxisNum<1 || dMax<dMin)
return;
double dDelta = dMax - dMin;
if(dDelta<1.0) //Modify this by your requirement.
{
dMax+=(1.0-dDelta)/2.0;
dMin-=(1.0-dDelta)/2.0;
}
dDelta = dMax - dMin;
int iExp = (int)(log(dDelta)/log(10.0))-2;
double dMultiplier = pow(10, iExp);
const double dSolutions[] = {1, 2, 2.5, 5, 10, 20, 25, 50, 100, 200, 250, 500};
int i;
for(i=0; i<sizeof(dSolutions)/sizeof(double); i++)
{
double dMultiCal = dMultiplier * dSolutions[i];
if(((int)(dDelta/dMultiCal) + 1)<=iMaxAxisNum)
{
break;
}
}
double dInterval = dMultiplier * dSolutions[i];
double dStartPoint = ((int)ceil(dMin/dInterval) - 1) * dInterval;
int iAxisIndex;
for(iAxisIndex=0; 1; iAxisIndex++)
{
printf("%f", dStartPoint+dInterval*iAxisIndex);
if(dStartPoint+dInterval*iAxisIndex>dMax)
break;
printf(" | ");
}
printf("\n");
}
除開打印和前面的條件判斷外，真的沒幾行，而且只用了一個非常有限的迭代，效率自然是很高的。