См. Нижеприведенный код:
package blob;
import com.microsoft.azure.storage.CloudStorageAccount;
import com.microsoft.azure.storage.blob.*;
import java.net.URI;
import java.util.*;
public class ListBlobBySasToken {
public static void main(String[] args) throws Exception {
String storageConnectionString = "DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=***;AccountKey=***;EndpointSuffix=core.windows.net";
CloudStorageAccount storageAccount = CloudStorageAccount.parse(storageConnectionString);
CloudBlobClient blobClient = storageAccount.createCloudBlobClient();
CloudBlobContainer container = blobClient.getContainerReference("jay");
String sasToken = generateSAS(container,true);
System.out.println(sasToken);
String sasUrl = container.getUri()+ sasToken;
//Then use sasUrl to init container1
CloudBlobContainer container1 = new CloudBlobContainer(new URI(sasUrl));
CloudBlob blob = container1.getBlockBlobReference("test.json");
System.out.println(blob.getStorageUri());
}
private static String generateSAS(CloudBlobContainer container, boolean readonly) throws Exception {
// Create a container if it does not exist.
container.createIfNotExists();
// Create a new shared access policy.
SharedAccessBlobPolicy sasPolicy = new SharedAccessBlobPolicy();
// Create a UTC Gregorian calendar value.
GregorianCalendar calendar = new GregorianCalendar(TimeZone.getTimeZone("UTC"));
// Specify the current time as the start time for the shared access
// signature.
//
calendar.setTime(new Date());
sasPolicy.setSharedAccessStartTime(calendar.getTime());
// Use the start time delta one hour as the end time for the shared
// access signature.
calendar.add(Calendar.HOUR, 10);
sasPolicy.setSharedAccessExpiryTime(calendar.getTime());
if (readonly) {
// Set READ permissions
sasPolicy.setPermissions(EnumSet.of(SharedAccessBlobPermissions.READ, SharedAccessBlobPermissions.LIST));
} else {
// Set READ and WRITE permissions.
//
sasPolicy.setPermissions(EnumSet.of(SharedAccessBlobPermissions.READ, SharedAccessBlobPermissions.WRITE, SharedAccessBlobPermissions.LIST));
}
// Create the container permissions.
BlobContainerPermissions containerPermissions = new BlobContainerPermissions();
// Turn public access to the container off.
containerPermissions.setPublicAccess(BlobContainerPublicAccessType.OFF);
container.uploadPermissions(containerPermissions);
// Create a shared access signature for the container.
String sas = container.generateSharedAccessSignature(sasPolicy, null);
// HACK: when the just generated SAS is used straight away, we get an
// authorization error intermittently. Sleeping for 1.5 seconds fixes that
// on my box.
// Thread.sleep(1500);
// Return to caller with the shared access signature.
return sas;
}
}
Более подробную информацию см. В этой статье .
Деревья квадрантов используются, когда только необходимо сохранить вещи, которые находятся эффективно на плоскости. Как единицы в классическом РТС, где они - все на земле или просто немного выше его. По существу каждый узел имеет ссылки на 4 детей, которые делят пространство узла на равномерно распределенные четверти.
Деревья октантов делают то же, но во всех трех измерениях, а не всего два, и таким образом они имеют 8 дочерних узлов и делят пространство в восьмерки. Они должны использоваться, когда игровые объекты распределяются более равномерно среди всех трех измерений.
При поиске двоичного дерева - как красно-черное дерево - затем Вы хотите использовать структуру данных, названную двоичным деревом распределения пространства (дерево BSP), или версия его назвала Дерево KD. Они делят пространство в половины с помощью плоскости, в дереве KD плоскости являются ортогональными (на XZ, XY, осях ZY) поэтому иногда, это работает лучше в 3D сцене. Деревья BSP делят сцену с помощью плоскостей в любой ориентации, но они могут быть довольно полезными, и они еще использовались Гибель.
Теперь, потому что Вы разделили игровое пространство, Вы теперь не должны тестировать каждый игровой объект против любого игрового объекта, чтобы видеть, сталкиваются ли они, который является O (n^2) алгоритм в лучшем случае Вместо этого Вы запрашиваете структуру данных, чтобы возвратить игровые объекты в подобласти игрового пространства и только выполнить обнаружение коллизий для тех узлов друг против друга.
Это означает, что обнаружение коллизий для всех игровых объектов должно быть n O (nlogn) операция (в худшем случае).
Несколько дополнительных вещей не упустить:
Красно-черное дерево не является пространственным индексом; это может только отсортировать на единственном порядковом ключе. Дерево квадрантов является (для двух размеров) пространственным индексом, который позволяет быстрый поиск и устранение точек. Дерево октантов делает то же самое для трех измерений.
Я тепло предлагаю, чтобы Вы использовали механизм визуализации, Ogre3D, например. Насколько я знаю, что это поддерживает Деревья октантов для управления сценой. Но можно расширить Основанный на дереве октантов класс, как Вы желаете. Я раньше кодировал материал, в котором я нуждался один, но для сложных проектов, это - просто не правильный путь.
Причина использовать дерево квадрантов состоит в том, потому что можно затем разделить на x-и y-координатах, дереве октантов на x, y и z, делая обнаружение коллизий тривиальным.
Дерево квадрантов: если элемент не находится в верхнем левом, это, привычка сталкивается с одной в верхнем правом, нижнем левом или нижнем правом.
Это - очень простой класс, таким образом, я не понимаю то, что Вы пропускаете в реализациях, которые Вы нашли.
Я не записал бы такой класс, я просто заимствую его из проекта с подходящей лицензией.
Деревья в целом проблематичны для этого, в котором любой вставленный объект может лечь на границу, и все методы справления с той ситуацией являются довольно неудовлетворительными.
Вы, скорее всего, захотите отсортировать свои объекты в подвижный и статическое, и проверить что-либо, что переместилось в данный кадр против статических объектов.
Деревья BSP являются принятым решением для статической геометрии (граничные случаи, обработанные путем разделения объекта на две части) для динамической попытки что-то как Вид и Развертка (также известный как Развертка и Чернослив).
На данный момент STANN - лучшая реализация с открытым исходным кодом.