मैं एल्गोरिदम की तलाश करने के लिए कहां जाऊंगा जो इनपुट के 2 या ग्रिड को इनपुट के रूप में 0 या 1 लेते हैं और फिर इसमें सभी संभावित गैर-ओवरलैपिंग आयतों को पहचानते हैं?छोटे वर्गों से बने बड़े क्षेत्र में बड़े क्षेत्र में विभाजित क्षेत्र को कैसे विभाजित किया जाए?
एक और अधिक व्यावहारिक व्याख्या: मैं एक ग्रिड है कि वर्गों के एक नंबर का प्रतिनिधित्व करती है ड्राइंग रहा हूँ, और मैं, संभव के रूप में आयतों में के रूप में कई आसन्न वर्गों गठबंधन करने के लिए एक रास्ता खोजने के लिए इच्छा आदेश समय में कटौती करने के लिए प्रत्येक वर्ग के माध्यम से साइकिल चलाने पर और इसे चित्रित करने पर खर्च किया।
अधिकतम दक्षता की आवश्यकता नहीं है, गति अधिक महत्वपूर्ण है।
परिशिष्ट: स्पष्ट रूप से जो मैं खोज रहा हूं वह टेस्सेलेशन नामक तकनीक है। अब मुझे केवल इस विशिष्ट मामले के लिए एक अच्छा विवरण खोजने की जरूरत है।
परिशिष्ट 2: "1" वर्गों की सीमा अनियमित होगी और कुछ मामलों में भी कनेक्ट नहीं है, क्योंकि "1" वर्गों का वितरण पूरी तरह से यादृच्छिक होगा। मुझे इन अनियमित आकारों की पहचान करने और नियमित आयताकारों में विभाजित करने की आवश्यकता है।
सही जवाब: गति और दक्षता के बीच सबसे अच्छा संतुलन प्राप्त करने के लिए यह ग्रिड डेटा का उपयोग करने के लिए या तो खाली/आंशिक रूप से भरा/भरी की स्थिति मान होने प्रत्येक नोड के साथ क्वाड-वृक्ष को भरने के लिए इष्टतम है।
"अधिकतम क्षमता की जरूरत नहीं है, गति है ज़्यादा ज़रूरी।" - हुह? मुझे लगता है कि आपका मतलब है "मैं पूर्ण आयताकारों की पूर्ण न्यूनतम संख्या नहीं चाहता हूं, केवल कुछ ऐसा जो एक अच्छा अनुमान लगाता है, जल्दी से ..."? –
ओह, और क्या आपने साबित किया है कि प्रत्येक वर्ग के माध्यम से साइकिल चलाना आपकी प्रदर्शन बाधा है? –
अनुमान के संबंध में, हाँ, वह। मैं मूल रूप से सबसे संतुलित समाधान की तलाश कर रहा हूं, जहां तक प्रभावशीलता बनाम गति बढ़ जाती है। इसके अलावा, हाँ, मुझे 100% यकीन है कि साइक्लिंग बाधा के कारण ओपनजीएल की तुलना में बहुत धीमी है। – Mithaldu