问题标签 [evenly]

假设我有四支球队，ABCD，我想创建比赛，以便球队均匀地进行比赛：

不想要

• 甲对乙
• 甲与丙
• A与D
• 乙与丙
• B 与 D
• C与D

想要的

• 甲对乙
• C与D
• 乙与丙
• A与D
• 甲与丙
• B 与 D

换一种说法：我希望球队尽可能少地连续比赛。
目标语言是 C#，但我可以轻松翻译。

编辑：快速旁注，可以超过 4 个团队！

对于我来说NSSegmentedControl，我用它来做显示一个栏来控制一个NSTableView。我设置了代码以编程方式控制大小：

这工作，由一个小问题发生。

一开始（有一段）它看起来像这样：

当我更改值时，右侧会被略微剪裁。

然后回到一个片段：

约束如下：

我对剪辑感到非常困惑（可能是因为几个像素太大了），但我不知道如何修复它，或者有没有更好的方法来获得均匀间隔的单元格？

我试图在屏幕上均匀分布图像视图，图像视图大小不同，在下面的示例中，我希望有 12 个图像视图，每行 4 个和 3 行。我得到的问题是，只是聚集在左边，每次尝试填充它们只是伸展的整行，但我想要在图像视图之间留一个空间。我想以编程方式执行此操作，因为我想选择在屏幕中放置多少图像视图。我有一个布局，它只包含一个线性布局，我想在其中放置图像视图：

添加图像视图的代码位于片段中：

应用程序截图

我希望所有人都Buttons自动具有相同的高度和宽度。然而，FacebookButton不会对 做出反应android:layout_weight="1"，并且正如我在代码设置中所做的那样padding，它不会始终如一地工作。

我想获得R 中圆上等距的 n 个点的坐标。

数学上的解决方案是： exp((2*pi * i)*(k/n)) 其中 0 <= k < n

有很多 SOF 问题可以处理这个问题。所有解决方案都在非 R 环境中：

在球体上均匀分布 n 个点（提出了 java、python 解决方案）

在圆上生成点（非 R 解）

计算圆上 8 个等距点的像素坐标（python 解决方案）

绘制点均匀分布在一个圆上（非 R 解）

如何在 R 中围绕一个圆圈绘制点（没有等距）

圆周上每个点的坐标（非 R 解）

Pebble中将圆分成n等半的点的坐标

如何有效地在屏幕上准确地绘制 N 个点？（蟒蛇解决方案）

n 点在圆上的近似位置（非 R 解）

确定圆上的向量点

我为解决方案做了什么：

复数 i 在 R 中没有定义。没有与 pi (3.14) 相反的常数。模拟 i 的技巧 sqrt(-1) 不起作用；错误：

我想用椅子（在编辑器中）填充这个礼堂座位区，并让它们都面对同一个焦点（舞台）。然后我将随机地用不同的人填充椅子（在运行时）。每次跑步后，椅子应该保持不变，但应该让人离开，以便在下一次跑步时人群看起来不同。

座位区目前没有连接对撞机，椅子和人也没有。

我发现这段代码负责旋转椅子，使它们瞄准同一个焦点。但我仍然很好奇是否有更好的方法来做到这一点。

附加截图

正如您在标题中看到的，我想在 vtk (python) 中制作均匀分布的球体

首先，我看到了这个链接“在球体上均匀分布 n 个点”，这是一种创建均匀分布球体的方法。通过那个链接，我得到了均匀分布球体的 x,y,z 坐标。

其次，这实际上不是我必须解决的问题。问题是即使我有均匀分布球体的 x,y,z 坐标，我也无法在 vtk(python)..

代码没有抛出任何错误，但是我的 vtk 窗口中没有出现 polydata，我应该怎么做才能解决这个问题？

-泰英。

所以我试图在屏幕上均匀分布 2D 项目。现在我让它工作的方式是我选择所有项目并计算画布的大小，而不是一起计算对象的所有宽度以查看它有多少空白。比我在对象之间使用适量的空白均匀分布它们。效果很好。但是，一旦我得到超过 4 个项目或者我没有足够的空白（例如，对象太大），我想创建第二行并将第一行向上移动。

下面是我的代码。

所以你可以看到它获取列表中的图像数量，计算剩余的空白，如果最多有 4 个或更少的项目，以及超过 20 像素的空白，我可以分配它们。但是，如果这是错误的（因此超过 4 张图像或少于 20 像素的空白），我想创建第二行并将第一行向上移动（现在它位于 Y 轴的 0 点上）。

我尝试了很多，但我似乎无法弄清楚。

编辑：添加了它当前所做的图像。

每种类型都有不同数量的项目。假设我有项目“a”、“b”和“c”。有这些项目的数组 ['a','b','b','c','c','c','a','c'] 例如，我想重新定位这些项目数组，因此它们都被尽可能频繁地访问，与有多少成比例。

任何想法我如何做到这一点。我想要它，这样我就可以为我的服务器获取负载处理因素，并简单地构建一组主机 ID，这样我就可以尽可能均匀地分散负载，而不是将 5 个客户端连续发送到一个服务器，然后将 3 个客户端连续发送到另一个服务器。如果你明白我的意思。

I'm very new to PySpark and been having a challenge with partitioning data.

I have 2 datasets:

• Ad data set (very big) with ad_id and some attribute columns
• Ad transactions data set (smaller), includes ad_id and transaction date

It appears to me that i can only partition by ad_id, my question is: how can i evenly distribute data by the ranges of ad_id for both data set, so that when i need to compute a join between the 2 sets, it'll be faster?

here is what i'm trying to do:

Thanks!