道格拉斯-普克抽稀算法，是用来对大量冗余的图形数据点进行压缩以提取必要的数据点。
传统的道格拉斯算法是通过递归方式实现的，如：
算法的基本思路是:对每一条曲线的首末点虚连一条直线,求所有点与直线的距离,并找出最大距离值dmax ,用dmax与限差D相比:若dmax <D,这条曲线上的中间点全部舍去;若dmax ≥D,保留dmax 对应的坐标点,并以该点为界,把曲线分为两部分,对这两部分重复使用该方法。
传统的道格拉斯-普克算法都是递归实现，然而有时候递归的层次太深的话会出现栈溢出的情况。在此，介绍一种非递归的算法。
改进D-P算法的具体步骤如下：
1、将首末两点加入队列，遍历队列。
2、计算出其它点到以首末点连线的直线的最大距离并和限差进行比较。
3、若大于等于限差，将这个点加入到队列中两点之间，并重新遍历序列，以相邻点作为始末点。若小于限差则将首末点中间点全部删除。
代码如下：
Point.java
package com.lwy.domain;
public class Point {
private double x;
private double y;
public double getX() {
return x;
}
public void setX(double x) {
this.x = x;
}
public double getY() {
return y;
}
public void setY(double y) {
this.y = y;
}
public Point(double x, double y) {
super();
this.x = x;
this.y = y;
}
}Douglas.java<pre name="code" class="java">package com.lwy.douglas;
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import com.lwy.domain.Point;
public class Douglas {
// 存储用于处理的点的List列表
private List<Point> list = null;
// 给定的阈值(限差)threshold
private final double threshold = 1;
public Douglas(List<Point> list) {
this.list = list;
}
/**
* 道格拉斯算法，处理List<Point>序列
* 先将首末两点加入points序列中，然后在list序列找出距离首末点连线距离的最大距离值dmax并与阈值进行比较，
* 若大于阈值则将这个点加入points序列，重新遍历points序列。否则将两点间的所有点(list)移除。
*
* @return 返回经过道格拉斯算法后得到的点的序列
*/
public List<Point> douglasPeucker() {
List<Point> points = new LinkedList<>();
// 将首末两点加入到序列中
points.add(this.list.get(0));
points.add(list.get(list.size() - 1));
for (int i = 0; i < points.size() - 1; i++) {
int start = this.list.indexOf(points.get(i));
int end = this.list.indexOf(points.get(i + 1));
// 比较是否是相邻点
if (end - start == 1) {
continue;
}
String value = getMaxDistance(start, end);
double maxDist = Double.parseDouble(value.split(",")[0]);
// 大于限差将点加入points序列
if (maxDist >= threshold) {
int position = Integer.parseInt(value.split(",")[1]);
points.add(i + 1, list.get(position));
// 将循环变量i初始化,即重新遍历points序列
i = -1;
} else {
/**
* 将两点间的点全部删除
*/
int removePosition = start + 1;
for (int j = 0; j < end - start - 1; j++) {
this.list.remove(removePosition);
}
}
}
return points;
}
/**
* 根据给定的始末点，计算出距离始末点直线的最远距离和点在list列表中的位置
* @param start 遍历list起始点
* @param end 遍历list终点
* @return maxDiatance + "," + position 返回最大距离+","+在list中位置
*/
private String getMaxDistance(int start, int end) {
double maxDiatance = -1;
int position = -1;
double distance = getDistance(this.list.get(start), this.list.get(end));
for (int i = start; i < end; i++) {
double firstSide = getDistance(this.list.get(start),
this.list.get(i));
if (firstSide < threshold) {
continue;
}
double lastSide = getDistance(this.list.get(end), this.list.get(i));
if (lastSide < threshold) {
continue;
}// 使用海伦公式求距离
double p = (distance + firstSide + lastSide) / 2;
double dis = Math.sqrt(p * (p - distance) * (p - firstSide)
* (p - lastSide))
/ distance;
if (dis > maxDiatance) {
maxDiatance = dis;
position = i;
}
}
return maxDiatance + "," + position;
}
// 两点间距离公式
private double getDistance(Point first, Point last) {
return Math.sqrt(Math.pow(first.getX() - last.getX(), 2)
+ Math.pow(first.getY() - last.getY(), 2));
}
public static void main(String[] args) {
Point point0 = new Point(1, 4);
Point point1 = new Point(2, 3);
Point point2 = new Point(4, 2);
Point point3 = new Point(6, 6);
Point point4 = new Point(7, 7);
Point point5 = new Point(8, 6);
Point point6 = new Point(9, 5);
Point point7 = new Point(10, 10);
List<Point> list = new ArrayList<>();
list.add(point0);
list.add(point1);
list.add(point2);
list.add(point3);
list.add(point4);
list.add(point5);
list.add(point6);
list.add(point7);
Douglas douglas = new Douglas(list);
List<Point> points = douglas.douglasPeucker();
for (int i = 0; i < points.size(); i++) {
System.out.println("(" + points.get(i).getX() + ","
+ points.get(i).getY() + ")");
}
}
}
结果为：
(1.0,4.0)
(4.0,2.0)
(7.0,7.0)
(9.0,5.0)
(10.0,10.0)
本文章为转载内容，我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题，欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。
