space-partitioning

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필자는 모서리를 감싸는 2D 맵을 가지고 있습니다. 따라서 오른쪽 가장자리에서 벗어나면지도의 왼쪽에 다시 나타납니다. 다른 세 가지 가장자리와 마찬가지로. 점의 범위에서 요소를 찾는 데 사용하는 KDTree의 문제는 상속받을 수 있습니다. 일반적으로 하이퍼 영역이 하이퍼 평면과 충돌하여 트리의 다른면을 계속 검색해야하는지 확인하지만 가장자리를 배치하는 경우

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3d에서 이동 가능 포인트를위한 데이터 구조

3 차원 공간에 많은 포인트 (+100,000)가 있습니다. 가장 가까운 이웃 및 범위 쿼리를 사용해야합니다. 먼저 kdtree (k = 3)를 사용했지만 각 포인트에는 속도 속성이 있습니다. 위치가 정적이 아니며 위치가 바뀝니다. 문제는 여기에서 시작됩니다. 이전 위치에서 가장 가까운 이웃 및 범위 쿼리를 쉽게 수행 할 수 있습니다. 그러나 나는 그들의

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Utah Teapot의 공간 분할을 수행하는 방법은 무엇입니까?

converting the Bezier Patches into triangles을 처리 했으므로 Painter 's Algorithm을 사용하여 투영 된 삼각형을 그리려면 Binary Space Partition을 수행해야합니다. 나는 help with the math과 함께 algorithm from Wikipedia을 구현했습니다. 하지만 찰리 브라운

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임의의 숫자 N이 주어진 N 개의 파티션으로 공간을 나눌 수있는 알고리즘이 있습니까? N <50

공간 분할을 위해 R-Tree, kd-tree, 경계 간격 계층 구조 등에 대해 읽었습니다. 이러한 데이터 구조는 공간 쿼리에 유용하다는 것을 알게되었습니다. 비록 파티션을 만들지 만 데이터 구조에서 파티션을 검색하는 방법을 모르겠습니다. 그래서, 내 질문은 "N 숫자와 폴리곤 수 X가 포함 된지도를 감안할 때 폴리곤 수가 대략 같은 N 개의 파티션을 얻을

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어떻게 관계형 데이터베이스에 바이너리 공간 파티셔닝 트리를 저장할 수 있습니까?

데이터를 관계형 데이터베이스에 binary space partitioning tree에 저장하려고합니다. 이 데이터 구조에 대한 까다로운 부분은 두 가지 유형의 노드가 있다는 것입니다. 우리가 데이터 노드라고 부르는 첫 번째 유형은 단순히 특정 수의 항목 만 보유합니다. 보유 할 수있는 최대 항목 수는 t입니다. 컨테이너 노드라고하는 두 번째 유형은 두 개

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Google지도에서 충돌하는 마커를 제거하는 방법

가까운 관심 지점을 표시하기 위해지도에 마커 세트를 표시해야합니다. 이 마커는 클릭에 의한 공개 채팅방을 열 것이므로 사용자는 마커를 클릭 할 필요없이 해당 마커에 대한 짧은 주소 정보를보아야합니다. 나는 충돌없이 가능한 마커 많은을 보여주는 수행 할 작업을 및 아이콘을 대체 : 나는 그런 의미에서 마커 아이콘을 변경하면 아래 볼 수 있습니다 그러나, 마커

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BSP의 다각형

나는 이진 공간 파티션 트리에 의해 주어진 3d 볼륨을 가지고있다. 보통 이들은 폴리곤 모델과 분할 된 폴리곤이 트리 노드 안에 이미 저장되어 있습니다. 하지만 내 것이 아니므로 다각형이 없습니다. 모든 노드는 절단 평면입니다 (예 : 정상 및 원점 거리로 표시). 따라서 나무는 여전히 모든 컷으로 정의 된 견고한 3D 볼륨을 나타냅니다. 그러나 시각화를

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1 차원 공간을 분할하는 알고리즘

동일한 1 차원 (선형) 공간에 해당하는 두 세트의 간격. 여기에 대략적인 비주얼이 있습니다. 실제로는 더 많은 간격이 있고 훨씬 더 넓어 지지만 기본적인 아이디어가 있습니다. 이 간격의 각각의 정보를 포함하고 나는 다른 세트 (파란색)에 포함 된 정보에 간격 (빨간색) 한 세트의 정보를 비교하는 프로그램을 쓰고 있어요. 여기 내 문제입니다. 나는 그 공간

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다각형을 기존 영역으로 분리/분할하는 방법은 무엇입니까?

"영역 분할"/ 다각형을 영역 (더 큰 다각형)으로 서브 세트하는 것과 관련된 문제에 직면하고있어 각 영역마다 분리 된 의미있는 요소가 있어야합니다. 예를 들어, 우리는 다음과 같은 지역/다각형있다. 주어진 시간에, 우리는 한 지역의 형태만을 알 수 있습니다 (지금 R1을 가정 해 봅시다). L3은 R1에 속할 것입니다. L1, L2 및 P1은 어떨까요?

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효율적인 검색을 위해 좌표를 저장하는 데 가장 적합한 데이터 구조입니까?

here 비슷한 질문이있는 것 같지만 대답의 명확성이나 실용성에 만족하지 않았습니다. 나는 최근 인터뷰에서 어떤 데이터 구조를 사용하여 큰 숫자의 부동 소수점 숫자를 저장하여 내가 그 자체 또는 가장 가까운 이웃을위한 새로운 도착을 찾도록 요청 받았다. 바이너리 검색 트리를 사용하여 O (log n)를 달성하기 위해 균형을 이루도록했습니다. 다음 질문은 두