تنفيذ KDTree في جاوة
https://stackoverflow.com/questions/253767
-
05-07-2019 - |
italiano
english
français
española
中国
日本の
العربية
Deutsch
한국어
Português
Russianسؤال
وأنا أبحث عن تطبيق KDTree في جاوة.
لقد فعلت جوجل للبحث والنتائج تبدو عشوائية جدا. هناك في الواقع الكثير من النتائج، ولكنها في الغالب مجرد القليل تطبيقات لمرة واحدة، وأنا أفضل أن تجد شيئا مع أكثر من ذلك بقليل "قيمة الإنتاج". شيء من هذا القبيل مجموعات اباتشي أو مكتبة ممتازة جمع C5 ل.NET. شيء حيث أستطيع أن أرى تعقب علة العام وتحقق لمعرفة عندما كرست حدث في SVN الماضي. أيضا، في عالم مثالي، ويهمني ان تجد لطيفة API مصممة تصميما جيدا لهياكل البيانات المكانية، وان KDTree يكون مجرد فئة واحدة في تلك المكتبة.
لهذا المشروع، وأنا فقط يعملون في 2 أو 3 أبعاد، وأنا في الغالب مجرد ترغب في التنفيذ الجيد أقرب-الجيران.
المحلول
في الكتاب الخوارزميات في القشر هناك تنفيذ شجرة دينار في جافا جنبا إلى جنب مع عدد قليل الاختلافات. كافة التعليمات البرمجية على oreilly.com و الكتاب نفسه أيضا المشي لكم من خلال خوارزمية لذلك يمكن أن بناء واحد نفسك.
نصائح أخرى
للباحثين عن المستقبل. مكتبة جافا مل لديها تنفيذ KD-الشجرة التي تعمل بشكل جيد. http://java-ml.sourceforge.net/
ولقد كان النجاح مع تنفيذ البروفيسور ليفي وجدت هنا . وأنا أدرك أنك تبحث عن تنفيذ أكثر معتمدة إنتاج حتى هذا قد لا يكون مناسبا.
ولكن نلاحظ إلى أي من المارة، لقد تم استخدامه لبعض الوقت الآن في مشروعي photomosaic مع أي قضايا. لا ضمان لكنه أفضل من لا شيء:)
وأنا خلقت تنفيذ KD-شجرة كجزء من دون اتصال عكس الترميز الجغرافي مكتبة
أقرب جار البحث و <أ href ل = "http://www.cs.sunysb.edu/~algorith/files/kd-trees.shtml" يختلط = "نوفولو noreferrer"> KD-أشجار من الخوارزمية مستودع ستوني بروك يمكن أن تساعد.
وأنت صحيح، ليست هناك أن العديد من المواقع مع تنفيذ دينار للجافا! على أي حال، شجرة دينار هي في الأساس شجرة البحث الثنائية التي يتم احتساب قيمة وسيطة عادة في كل مرة لهذا البعد. هنا هو KDNode بسيطة ومن حيث طريقة أقرب جار أو التنفيذ الكامل نلقي نظرة على هذا <وأ href = "https://github.com/aerlinn/traffic/blob/8395c15b9a028ec06c394f1cab1b11b18749f9ce/src/edu/brown/cs32/cjm5/ النجوم / KDTree.java "يختلط =" نوفولو "> جيثب المشروع. وكان أفضل واحد يمكن أن تجد لك. نأمل أن يكون هذا يساعدك.
private class KDNode {
KDNode left;
KDNode right;
E val;
int depth;
private KDNode(E e, int depth){
this.left = null;
this.right = null;
this.val = e;
this.depth = depth;
}
وهناك أيضا JTS طوبولوجيا جناح
وتنفيذ KdTree لا يوفر سوى البحث النطاق (أي أقرب-الجيران).
إذا أقرب الجار هو مظهرك شيء في <لأ href = "http://www.vividsolutions.com/jts/javadoc/com/vividsolutions/jts/index/strtree/package-summary.html" يختلط = " نوفولو "> STRtree
وهذا هو التنفيذ الكامل لKD-شجرة، ولقد استخدمت بعض المكتبات لتخزين نقطة والمستطيل. تتوفر بحرية هذه المكتبات. فمن الممكن أن تفعل مع هذه دروسي جعل الطبقات الخاصة بك لنقطة تخزين والمستطيل. يرجى حصة ملاحظاتك.
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import edu.princeton.cs.algs4.In;
import edu.princeton.cs.algs4.Point2D;
import edu.princeton.cs.algs4.RectHV;
import edu.princeton.cs.algs4.StdDraw;
public class KdTree {
private static class Node {
public Point2D point; // the point
public RectHV rect; // the axis-aligned rectangle corresponding to this
public Node lb; // the left/bottom subtree
public Node rt; // the right/top subtree
public int size;
public double x = 0;
public double y = 0;
public Node(Point2D p, RectHV rect, Node lb, Node rt) {
super();
this.point = p;
this.rect = rect;
this.lb = lb;
this.rt = rt;
x = p.x();
y = p.y();
}
}
private Node root = null;;
public KdTree() {
}
public boolean isEmpty() {
return root == null;
}
public int size() {
return rechnenSize(root);
}
private int rechnenSize(Node node) {
if (node == null) {
return 0;
} else {
return node.size;
}
}
public void insert(Point2D p) {
if (p == null) {
throw new NullPointerException();
}
if (isEmpty()) {
root = insertInternal(p, root, 0);
root.rect = new RectHV(0, 0, 1, 1);
} else {
root = insertInternal(p, root, 1);
}
}
// at odd level we will compare x coordinate, and at even level we will
// compare y coordinate
private Node insertInternal(Point2D pointToInsert, Node node, int level) {
if (node == null) {
Node newNode = new Node(pointToInsert, null, null, null);
newNode.size = 1;
return newNode;
}
if (level % 2 == 0) {//Horizontal partition line
if (pointToInsert.y() < node.y) {//Traverse in bottom area of partition
node.lb = insertInternal(pointToInsert, node.lb, level + 1);
if(node.lb.rect == null){
node.lb.rect = new RectHV(node.rect.xmin(), node.rect.ymin(),
node.rect.xmax(), node.y);
}
} else {//Traverse in top area of partition
if (!node.point.equals(pointToInsert)) {
node.rt = insertInternal(pointToInsert, node.rt, level + 1);
if(node.rt.rect == null){
node.rt.rect = new RectHV(node.rect.xmin(), node.y,
node.rect.xmax(), node.rect.ymax());
}
}
}
} else if (level % 2 != 0) {//Vertical partition line
if (pointToInsert.x() < node.x) {//Traverse in left area of partition
node.lb = insertInternal(pointToInsert, node.lb, level + 1);
if(node.lb.rect == null){
node.lb.rect = new RectHV(node.rect.xmin(), node.rect.ymin(),
node.x, node.rect.ymax());
}
} else {//Traverse in right area of partition
if (!node.point.equals(pointToInsert)) {
node.rt = insertInternal(pointToInsert, node.rt, level + 1);
if(node.rt.rect == null){
node.rt.rect = new RectHV(node.x, node.rect.ymin(),
node.rect.xmax(), node.rect.ymax());
}
}
}
}
node.size = 1 + rechnenSize(node.lb) + rechnenSize(node.rt);
return node;
}
public boolean contains(Point2D p) {
return containsInternal(p, root, 1);
}
private boolean containsInternal(Point2D pointToSearch, Node node, int level) {
if (node == null) {
return false;
}
if (level % 2 == 0) {//Horizontal partition line
if (pointToSearch.y() < node.y) {
return containsInternal(pointToSearch, node.lb, level + 1);
} else {
if (node.point.equals(pointToSearch)) {
return true;
}
return containsInternal(pointToSearch, node.rt, level + 1);
}
} else {//Vertical partition line
if (pointToSearch.x() < node.x) {
return containsInternal(pointToSearch, node.lb, level + 1);
} else {
if (node.point.equals(pointToSearch)) {
return true;
}
return containsInternal(pointToSearch, node.rt, level + 1);
}
}
}
public void draw() {
StdDraw.clear();
drawInternal(root, 1);
}
private void drawInternal(Node node, int level) {
if (node == null) {
return;
}
StdDraw.setPenColor(StdDraw.BLACK);
StdDraw.setPenRadius(0.02);
node.point.draw();
double sx = node.rect.xmin();
double ex = node.rect.xmax();
double sy = node.rect.ymin();
double ey = node.rect.ymax();
StdDraw.setPenRadius(0.01);
if (level % 2 == 0) {
StdDraw.setPenColor(StdDraw.BLUE);
sy = ey = node.y;
} else {
StdDraw.setPenColor(StdDraw.RED);
sx = ex = node.x;
}
StdDraw.line(sx, sy, ex, ey);
drawInternal(node.lb, level + 1);
drawInternal(node.rt, level + 1);
}
/**
* Find the points which lies in the rectangle as parameter
* @param rect
* @return
*/
public Iterable<Point2D> range(RectHV rect) {
List<Point2D> resultList = new ArrayList<Point2D>();
rangeInternal(root, rect, resultList);
return resultList;
}
private void rangeInternal(Node node, RectHV rect, List<Point2D> resultList) {
if (node == null) {
return;
}
if (node.rect.intersects(rect)) {
if (rect.contains(node.point)) {
resultList.add(node.point);
}
rangeInternal(node.lb, rect, resultList);
rangeInternal(node.rt, rect, resultList);
}
}
public Point2D nearest(Point2D p) {
if(root == null){
return null;
}
Champion champion = new Champion(root.point,Double.MAX_VALUE);
return nearestInternal(p, root, champion, 1).champion;
}
private Champion nearestInternal(Point2D targetPoint, Node node,
Champion champion, int level) {
if (node == null) {
return champion;
}
double dist = targetPoint.distanceSquaredTo(node.point);
int newLevel = level + 1;
if (dist < champion.championDist) {
champion.champion = node.point;
champion.championDist = dist;
}
boolean goLeftOrBottom = false;
//We will decide which part to be visited first, based upon in which part point lies.
//If point is towards left or bottom part, we traverse in that area first, and later on decide
//if we need to search in other part too.
if(level % 2 == 0){
if(targetPoint.y() < node.y){
goLeftOrBottom = true;
}
} else {
if(targetPoint.x() < node.x){
goLeftOrBottom = true;
}
}
if(goLeftOrBottom){
nearestInternal(targetPoint, node.lb, champion, newLevel);
Point2D orientationPoint = createOrientationPoint(node.x,node.y,targetPoint,level);
double orientationDist = orientationPoint.distanceSquaredTo(targetPoint);
//We will search on the other part only, if the point is very near to partitioned line
//and champion point found so far is far away from the partitioned line.
if(orientationDist < champion.championDist){
nearestInternal(targetPoint, node.rt, champion, newLevel);
}
} else {
nearestInternal(targetPoint, node.rt, champion, newLevel);
Point2D orientationPoint = createOrientationPoint(node.x,node.y,targetPoint,level);
//We will search on the other part only, if the point is very near to partitioned line
//and champion point found so far is far away from the partitioned line.
double orientationDist = orientationPoint.distanceSquaredTo(targetPoint);
if(orientationDist < champion.championDist){
nearestInternal(targetPoint, node.lb, champion, newLevel);
}
}
return champion;
}
/**
* Returns the point from a partitioned line, which can be directly used to calculate
* distance between partitioned line and the target point for which neighbours are to be searched.
* @param linePointX
* @param linePointY
* @param targetPoint
* @param level
* @return
*/
private Point2D createOrientationPoint(double linePointX, double linePointY, Point2D targetPoint, int level){
if(level % 2 == 0){
return new Point2D(targetPoint.x(),linePointY);
} else {
return new Point2D(linePointX,targetPoint.y());
}
}
private static class Champion{
public Point2D champion;
public double championDist;
public Champion(Point2D c, double d){
champion = c;
championDist = d;
}
}
public static void main(String[] args) {
String filename = "/home/raman/Downloads/kdtree/circle100.txt";
In in = new In(filename);
KdTree kdTree = new KdTree();
while (!in.isEmpty()) {
double x = in.readDouble();
double y = in.readDouble();
Point2D p = new Point2D(x, y);
kdTree.insert(p);
}
// kdTree.print();
System.out.println(kdTree.size());
kdTree.draw();
System.out.println(kdTree.nearest(new Point2D(0.4, 0.5)));
System.out.println(new Point2D(0.7, 0.4).distanceSquaredTo(new Point2D(0.9,0.5)));
System.out.println(new Point2D(0.7, 0.4).distanceSquaredTo(new Point2D(0.9,0.4)));
}
}
package kdtree;
class KDNode{
KDNode left;
KDNode right;
int []data;
public KDNode(){
left=null;
right=null;
}
public KDNode(int []x){
left=null;
right=null;
data = new int[2];
for (int k = 0; k < 2; k++)
data[k]=x[k];
}
}
class KDTreeImpl{
KDNode root;
int cd=0;
int DIM=2;
public KDTreeImpl() {
root=null;
}
public boolean isEmpty(){
return root == null;
}
public void insert(int []x){
root = insert(x,root,cd);
}
private KDNode insert(int []x,KDNode t,int cd){
if (t == null)
t = new KDNode(x);
else if (x[cd] < t.data[cd])
t.left = insert(x, t.left, (cd+1)%DIM);
else
t.right = insert(x, t.right, (cd+1)%DIM);
return t;
}
public boolean search(int []data){
return search(data,root,0);
}
private boolean search(int []x,KDNode t,int cd){
boolean found=false;
if(t==null){
return false;
}
else {
if(x[cd]==t.data[cd]){
if(x[0]==t.data[0] && x[1]==t.data[1])
return true;
}else if(x[cd]<t.data[cd]){
found = search(x,t.left,(cd+1)%DIM);
}else if(x[cd]>t.data[cd]){
found = search(x,t.right,(cd+1)%DIM);
}
return found;
}
}
public void inorder(){
inorder(root);
}
private void inorder(KDNode r){
if (r != null){
inorder(r.left);
System.out.print("("+r.data[0]+","+r.data[1] +") ");
inorder(r.right);
}
}
public void preorder() {
preorder(root);
}
private void preorder(KDNode r){
if (r != null){
System.out.print("("+r.data[0]+","+r.data[1] +") ");
preorder(r.left);
preorder(r.right);
}
}
/* Function for postorder traversal */
public void postorder() {
postorder(root);
}
private void postorder(KDNode r) {
if (r != null){
postorder(r.left);
postorder(r.right);
System.out.print("("+r.data[0]+","+r.data[1] +") ");
}
}
}
public class KDTree {
/**
* @param args the command line arguments
*/
public static void main(String[] args) {
// TODO code application logic here
KDTreeImpl kdt = new KDTreeImpl();
int x[] = new int[2];
x[0] = 30;
x[1] = 40;
kdt.insert(x);
x[0] = 5;
x[1] = 25;
kdt.insert(x);
x[0] = 10;
x[1] = 12;
kdt.insert(x);
x[0] = 70;
x[1] = 70;
kdt.insert(x);
x[0] = 50;
x[1] = 30;
kdt.insert(x);
System.out.println("Input Elements");
System.out.println("(30,40) (5,25) (10,12) (70,70) (50,30)\n\n");
System.out.println("Printing KD Tree in Inorder");
kdt.inorder();
System.out.println("\nPrinting KD Tree in PreOder");
kdt.preorder();
System.out.println("\nPrinting KD Tree in PostOrder");
kdt.postorder();
System.out.println("\nsearching...............");
x[0]=40;x[1]=40;
System.out.println(kdt.search(x));
}
}
لا تنتمي إلى StackOverflow
