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请注意我对解决问题的最有效方法感兴趣,而不是寻找使用特定库的建议。
我有大量(约 200,000 个)二维形状(矩形、多边形、圆形等),我想将它们分类到重叠的组中。例如,在图片中,绿色和橙色将被标记为第 1 组,黑色、红色和蓝色将被标记为第 2 组。
假设我将获得一个 list<Shape>
.一个缓慢的解决方案是:
(我没有运行这段代码——只是一个示例算法)
// Everything initialized with groupid = 0
int groupid = 1;
for (int i = 0; i < shapes.size(); ++i)
{
if (shapes[i].groupid)
{
// The shape hasn't been assigned a group yet
// so assign it now
shapes[i].groupid = groupid;
++groupid;
}
// As we compare shapes, we may find that a shape overlaps with something
// that was already assigned a group. This keeps track of groups that
// should be merged.
set<int> mergingGroups = set<int>();
// Compare to all other shapes
for (int j = i + 1; j < shapes.size(); ++j)
{
// If this is one of the groups that we are merging, then
// we don't need to check overlap, just merge them
if (shapes[j].groupid && mergingGroups.contains(shapes[j].groupid))
{
shapes[j].groupid = shapes[i].groupid;
}
// Otherwise, if they overlap, then mark them as the same group
else if (shapes[i].overlaps(shapes[j]))
{
if (shapes[j].groupid >= 0)
{
// Already have a group assigned
mergingGroups.insert(shapes[j].groupid;
}
// Mark them as part of the same group
shapes[j].groupid = shapes[i].groupid
}
}
}
更快的解决方案是将对象放入空间树中以减少 j
的数量对象重叠比较(内循环),但我仍然需要迭代其余部分以合并组。
有没有更快的?
谢谢!
最佳答案
希望这对某人有所帮助 - 这是我实际实现的(伪代码)。
tree = new spatial tree
for each shape in shapes
set shape not in group
add shape to tree
for each shape in shapes
if shape in any group
skip shape
cur_group = new group
set shape in cur_group
regions = new stack
insert bounds(shape) into regions
while regions has items
cur_bounds = pop(regions)
for test_shape in find(tree, cur_bounds)
if test_shape has group
skip test_shape
if overlaps(any in cur_group, test_shape)
insert bounds(tester) into regions
set test_shape group = cur_group
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