四叉树平面分割算法--快速图元搜索

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了四叉树平面分割算法--快速图元搜索相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

应用四叉树算法实现二维平面图元搜索

环境:Visual Studio 2017 + .Net Framework 4.5 + C#

用途:在二维平面上快速定位某个点有哪些图元。

算法说明:

  1,平面分割

    本文使用完全四叉树算法(除了叶节点之外,每个节点都包含四个子节点),对平面进行分割。

    每添加一个图元,判断当前象限(本文把每个节点称之为象限/Quadrant,根节点,即整个画布也是一个象限)中的图元个数,

    如果当前象限中的图元超出某个阈值(假设,每个象限最多包含四个图元),则对象限进行分割(分割为四个子象限)。

    然后,把当前象限中的图元放到子象限中(把图元数据从当前象限移到子象限中)。假如,子象限的Rectangle不足以包含整个

    图元,则不移动。

  2,图元搜索

    给定一个点(Point),从根节点开始搜索,判断根节点中的图元(的Rectangle)是否包含给定的点(Point)。如果包含,则

    把整个图元添加到结果集中,否则判断四个子象限(四个子节点)是否包含给定的点(Point),再判断其内部的图元是否包含

    这个点。重复此过程,直至象限没有子象限。

 

下面展示一下四叉树搜索和线性表搜索算法时间效率的对比:

在画布上创建10000个圆作为测试图元。

1,四叉树搜索

时间(毫秒):

添加图元用时:37毫秒

搜索图元,第一次用时29毫秒,后续搜素都是个位数耗时。主要应该是CPU缓存的原因,后续连续搜索都是暖缓存,所以效率很高。

 

2,线性搜索(List,并且没有使用Parallel加速)

时间(毫秒):

 

添加图元用时:46毫秒

每次搜索图元的时间效率差别不大,基本都在55到60之间。

 

项目代码

 

声明:所有代码仅为本人做测试用途,如果使用此代码导致任何问题,本人概不负责。

以上是关于四叉树平面分割算法--快速图元搜索的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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