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给定一个仅水平和垂直的路径列表(具有开始和结束坐标),我如何找到它们形成的所有矩形?
详细信息:
这是我天真的实现,太慢了。还有其他方法吗?
def find_rectangles(paths):
vertical_paths = filter(lambda path: is_vertical(path), paths)
horizontal_paths = filter(lambda path: is_horizontal(path), paths)
vertical_paths.sort(key=lambda path: path.start.imag, reverse=True)
horizontal_paths.sort(key=lambda path: path.start.real)
h_pairs = []
for i in range(0, len(horizontal_paths) - 1):
for j in range(1, len(horizontal_paths)):
if horizontal_paths[i].start.real == horizontal_paths[j].start.real and horizontal_paths[i].end.real == horizontal_paths[j].end.real:
h_pairs.append((horizontal_paths[i], horizontal_paths[j]))
v_pairs = []
for i in range(0, len(vertical_paths) - 1):
for j in range(1, len(vertical_paths)):
if vertical_paths[i].start.imag == vertical_paths[j].start.imag and vertical_paths[i].end.imag == vertical_paths[j].end.imag:
v_pairs.append((vertical_paths[i], vertical_paths[j]))
rects = []
for h1, h2 in h_pairs:
for v1, v2 in v_pairs:
if h1.start == v1.start and v1.end == h2.start and h1.end == v2.start and h2.end == v2.end:
rects.append(Rect(h1.start, h1.end, h2.end, h2.start))
return rects
编辑:(所有建议的改进)
主要区别在于我将所有水平边的端点存储在一个集合中,因此查找它们的时间复杂度为 O(1):
def find_rectangles(paths):
vertical_paths = [path for path in paths if is_vertical(path)]
horizontal_paths_set = set([(path.start, path.end) for path in paths if is_horizontal(path)])
vertical_paths.sort(key=lambda pair: path.start.imag, reverse=True)
v_pairs = [pair for pair in list(itertools.combinations(vertical_paths, 2)) if pair[0].start.imag == pair[1].start.imag and pair[0].end.imag == pair[1].end.imag]
rects = []
for v1,v2 in v_pairs:
h1 = (v1.start, v2.start)
h2 = (v1.end, v2.end)
if(h1 in horizontal_paths_set and h2 in horizontal_paths_set):
rects.append(Rect(h1[0], h1[1], h2[1], h2[0 ]))
return rects
我的新代码运行速度快得多,但仍处于 O(n2) 的数量级。欢迎提出任何改进建议。
最佳答案
您可以先放弃对 v_pairs 的搜索。你只需要知道潜在的矩形(水平对)是否可以闭合。
def find_rectangles(paths):
vertical_paths = filter(lambda path: is_vertical(path), paths)
horizontal_paths = filter(lambda path: is_horizontal(path), paths)
vertical_paths.sort(key=lambda path: path.start.imag, reverse=True)
horizontal_paths.sort(key=lambda path: path.start.real)
potential_rectangles = []
for i,h1 in enumerate(horizontal_paths[:-1]):
for h2 in horizontal_paths[i+1:]:
if ((h1.start.real == h2.start.real)
and (h1.end.real == h2.end.real)):
potential_rectangles.append((h1,h2,None,None))
rectangles = []
for v in vertical_paths:
for i,(h1,h2,v1,v2) in enumerate(potential_rectangles):
if v1 is None and v.start == h1.start and v.end == h2.start:
potential_rectangles[i][2] = v
if v2 is not None:
rectangles.append(potential_rectangles.pop(i))
break
if v2 is None and v.start == h1.end and v.end == h2.end:
potential_rectangles[i][3] = v
if v1 is not None:
rectangles.append(potential_rectangles.pop(i))
break
return rectangles
当然有很大的潜力可以加快选择速度,具体取决于收到的数据。例如,按长度对路径进行排序。你能提供更多细节吗?
编辑后Bisect 比“is in”快很多,但它需要一个有序的标量值列表。
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