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我正在做一项研究,我坚持以有效的方式解决算法。如果有人帮助我,我会非常有帮助 -
算法-
我有一组点 (x1,y1) , (x2,y2)...(可以是 10000 个点)。我想在一个组中打印点 - 可以用 10x10 的矩形包围。
例子-
p1 (10,10)
p2 (15,15)
p3 (40,100)
p4 (40,50)
p5 (40,90)
p6(200,200)
p7(400,350)
output
gp1 -> p1 (10,10), p2 (15,15)
gp2 -> p3 (40,100), p5 (40,90)
解释 - 如果一个 10x10 的矩形从点 p1 开始,点 p1 和 p2 将落在一个矩形中。如果矩形从点 p3 开始,则类似的 p3 和 p5 将落在 10x10 的矩形中。如果我们能找出包围它们的每个矩形的坐标,也会很有帮助。
注意:单个点可以属于 2 个不同的组。在这种情况下,所有点都将被视为一个组,然后矩形的大小会增长
我试过的 -
我尝试取点 p1 坐标并将其 x 和 y 与其他点进行比较。如果我在它附近找到 p2 点。我将它们添加到一个组中,然后跳过 p2 比较其他人。我用 p3 再次开始处理。
这似乎不是一个有效的解决方案,因为在最坏的情况下它可能具有 nxn 的复杂性,这非常糟糕。
注意:请大家不要将此视为作业,因为它不是。
最佳答案
为了从聚类问题中获得任何合理的性能,您首先需要将数据组织成符合算法要求的数据结构。您尝试解决的问题可能非常适合“k-d 树”http://en.wikipedia.org/wiki/K-d_tree
将数据组织成 k-d 树后,您就可以更有效地询问有关各个节点之间距离关系的问题。
这里有一个关于 k-d 树的 java 实现的 stackoverflow 问题。 KDTree Implementation in Java
关于可以落在矩形中的Java分组点,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/28093305/
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