chemdraw怎么把交叉双键变宽

Posted 2023-05-10

参考技术A 拖拉末端的化学符号。
双键是化学绘图软件ChemDraw在绘制化学图形的过程中会遇到各种各样的化学结构。而双键就是一种常见的化学基础结构，有的用户希望自己绘制的图形更加的美观，希望可以调整双键的长度并且不影响到其他的结构。
如果用户想缩短现有ChemDraw结构上的双键，上述方法可能无效，其实缩短结构上双键长度的操作更简单。操作方法是，单击左侧主要工具栏的选择工具，然后上下拖拉双键末端的化学符号即可实现缩短或拉长双键。

读书笔记－－编程珠玑II

学化学的应该都知道chemdraw，这是一款专门绘制化学结构的软件，什么苯环、双键各种word难以搞定的分子式，你可以轻松的用chemdraw完成，可以称得上化学工作者居家旅行必备的良药。其实早在1987年的时候，贝尔实验室的大牛Brian Kernighan（就是K&R教你写C语言中的K）和人一起设计了Chem语言，到现在还能用，似乎在书籍排版上比chemdraw的效果更好。说了这么多，咱不是给Chem做广告，而是为了引出它的另一位创作人Jon Bebtley，也是本文即将谈到的《编程珠玑II》——非常受程序员欢迎的系列书籍的作者。

《编程珠玑II》是一部短文集，涵盖了程序员操纵程序的技术、程序员取舍的技巧、输入和输出设计以及算法示例。

开头提到的Chem语言是Pic语言的预处理器，通过作者在书中第9章讨论的Pic语言一例，我们能够明白按照语言的特性对程序进行检查，可以帮我们更好地理解所使用的语言工具，并能教会我们为以后的程序设计更优雅的界面。

编程语言设计原则

• 设计目标：设计语言之前，要认真研究你试图解决的问题。
• 简单性：让你的语言尽可能地简单。规模小的语言便于实现者设计、创建、写文档和维护、也便于使用者学习和使用。
• 基本的抽象：常见的程序设计语言是基于冯?诺伊曼计算机的视角进行创建的，其指令只对小块的数据进行操作。基本对象就是程序的抽象数据类型，而操作就是关键的字程序。
• 语言的结构：表达式的自然性和实现的方便性需要做出权衡，缩进和注释都是必需的。
• 正交性：问题中不相关的特性在语言中也不相关；
• 设计语言的准绳：
  
  • 一般性：一种操作用于多种目的；
  • 简约性：去掉不需要的操作；
  • 完全性：所设计的语言能描述所有感兴趣的对象吗？　
  • 相似性：让语言尽可能有启发性；
  • 可扩展性：确定语言可以进一步发展；
  • 开放性：允许用户“溜走”以使用其它工具；
• 设计过程：在实现语言之前，通过描述语言中大量的对象来测试你的设计，当语言完成并付诸实用后，还要反复进行新的设计已根据客户的需要加入新特性。
• 对编译器生成的深刻见解：尽可能地从后端的处理过程中将前端的语言分析分离出来，这样处理器的创建更容易，也更容易兼容到系统或新的语言用途中。

文档设计和编程有诸多相似之处，书中第10章通过几副不断完善的表格、插图，穿插着介绍了文档设计的原则。

文档设计

文档生成和编程有很多共同之处，两者都要“创造对他人有用的东西”和“必须出色的完成论文”，两者最大的共同点是都能让人尽享“创造的乐趣”。

文档设计需要创意。如果所有人着装相同，所有车的车型和颜色也一样，那么这个世界是多么地乏味。一个所有风格看上去差不多相同的文档库也是一样。综合考虑文档的许多属性，才能得到最佳的计效果。

但是要当心创意过度，好的排版并不能弥补文章本质上的缺陷，如拼写错误、语法不当、结构性差以及内容空洞等。好的文档风格就像好的编程风格和好的写作风格一样，是无形的。内容是文档的首要目的，文档风格只是达到这一目的的辅助手段。

合适的方式表达思想，参考勾股定理：”直角三角形的斜边地平方等于两直角边的平方和“，可以用下图和等式a²+b²=c²来表达这一信息

也可以用欧几里得表示法

根据计算机摩尔定律，我们可以存储越来越多的数据，并对其进行越来越多的处理，可是在系统执行了大量计算后，我们又该如何从海量数据中得出大趋势呢？

图形化输出

你如何概述拿破仑1812年在俄罗斯战役中的挫败？很多程序猿会试着打印出几十厘米数据（每天的人员数量、军饷、驻军地点），法国工程师Charles Joseph Minard在1861年用一种不同的方式来描述这个问题：只用一张简单的图来总结该战役。有人评价这可能是有史以来最好的统计学绘图。

 

 

本图给出了与地图上的城市、河流等背景相关联的六个变量：驻军地点（经纬度）、军队规模（和带宽成比例）、行军方向、气温以及日期，从中可以看到一支军队的毁灭与一个帝国走向灭亡的起点。

最后来几个书中提到的算法：

随机取样

许多随机取样要求随机样本中没有重复元素，以下伪代码为算法S，这个算法把结构保存在集合S中，如果S的实现正确，并且RandInt产生随机整数，那么这个算法生成随机样本，每个M元子集的概率都是。

initialize set S to empty

Size := 0

while Size < M do

     T := randInt(1,N)

     if T is not in s then

         insert T in S

         Size := Size + 1

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算法S有很多优点：正确、相当高效、非常简洁，似乎好的不能再改进了。不幸的是Bob Floyd发现，当M=N=100时明显存在一个缺陷。当Size=99时，集合S缺一个整数。算法闭着眼睛乱猜整数，直到偶然碰上正确的那个为止，这平均需要猜100个随机数。这个分析假设随机数发生器是真正随机的。对于某些非随机排列，这个算法甚至不会停止。Floyd开始寻找一个算法，对于S中每个随机数只恰好调用一次RandInt。

initialize set S to empty
for J := N - M + 1 to N do
    T := randInt(1,J)
    if T is not in S then
         insert T in S
       else
         insert J in s

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牛顿迭代法计算K维空间两点距离

T := abs(A[1] - B[1])

Max := T: Sum := T*T

for J := 2 to K do

       T  := 2 to K do

       if T > Max then Max : = T

       Sum := Sum + T*T

if Sum = 0.0 then return 0.0

Eps = 1.0e-7

Z := Max

loop

      NewZ := 0.5 * (Z + Sum/Z)

      if abs(NewZ - Z) <= Eps*NewZ then break

      Z := NewZ

return NewZ

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