基于四叉树,实现最近邻检测。用C语言实现

时间: 2024-02-25 17:52:59 浏览: 177
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C语言实现四叉树的一个思路

以下是一个基于四叉树实现最近邻检测的 C 语言代码示例。 ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define MAX_POINTS 10000 #define MAX_DEPTH 10 #define THRESHOLD 10 typedef struct point_t { double x; double y; } point_t; typedef struct quadtree_node_t { point_t points[MAX_POINTS]; int count; double x1, x2, y1, y2; struct quadtree_node_t *nw, *ne, *sw, *se; } quadtree_node_t; double distance(point_t p1, point_t p2) { double dx = p1.x - p2.x; double dy = p1.y - p2.y; return sqrt(dx * dx + dy * dy); } void quadtree_insert(quadtree_node_t **node, point_t point, double x1, double x2, double y1, double y2, int depth) { if (*node == NULL) { *node = (quadtree_node_t *) malloc(sizeof(quadtree_node_t)); (*node)->count = 0; (*node)->nw = (*node)->ne = (*node)->sw = (*node)->se = NULL; (*node)->x1 = x1; (*node)->x2 = x2; (*node)->y1 = y1; (*node)->y2 = y2; } if ((*node)->count < MAX_POINTS) { (*node)->points[(*node)->count++] = point; } else { if (depth < MAX_DEPTH) { double xmid = (x1 + x2) / 2; double ymid = (y1 + y2) / 2; if (point.x < xmid && point.y < ymid) { quadtree_insert(&((*node)->nw), point, x1, xmid, y1, ymid, depth + 1); } else if (point.x >= xmid && point.y < ymid) { quadtree_insert(&((*node)->ne), point, xmid, x2, y1, ymid, depth + 1); } else if (point.x < xmid && point.y >= ymid) { quadtree_insert(&((*node)->sw), point, x1, xmid, ymid, y2, depth + 1); } else { quadtree_insert(&((*node)->se), point, xmid, x2, ymid, y2, depth + 1); } } else { (*node)->points[(*node)->count++] = point; } } } void quadtree_search(quadtree_node_t *node, point_t query, point_t *nearest, double *mindist) { if (node == NULL) { return; } for (int i = 0; i < node->count; i++) { double dist = distance(node->points[i], query); if (dist < *mindist) { *mindist = dist; *nearest = node->points[i]; } } double x = query.x, y = query.y; if (x < node->x1 - *mindist || x > node->x2 + *mindist || y < node->y1 - *mindist || y > node->y2 + *mindist) { return; } if (node->nw == NULL && node->ne == NULL && node->sw == NULL && node->se == NULL) { return; } if (node->nw != NULL) { quadtree_search(node->nw, query, nearest, mindist); } if (node->ne != NULL) { quadtree_search(node->ne, query, nearest, mindist); } if (node->sw != NULL) { quadtree_search(node->sw, query, nearest, mindist); } if (node->se != NULL) { quadtree_search(node->se, query, nearest, mindist); } } int main() { quadtree_node_t *root = NULL; point_t points[] = {{1, 2}, {3, 4}, {5, 6}, {7, 8}, {9, 10}}; int n = sizeof(points) / sizeof(points[0]); for (int i = 0; i < n; i++) { quadtree_insert(&root, points[i], 0, 10, 0, 10, 0); } point_t query = {4, 5}; point_t nearest = {0, 0}; double mindist = INFINITY; quadtree_search(root, query, &nearest, &mindist); printf("Nearest point: (%.2lf, %.2lf), distance: %.2lf\n", nearest.x, nearest.y, mindist); return 0; } ``` 在上面的代码中,`quadtree_insert()` 函数用于在四叉树中插入新的点,`quadtree_search()` 函数用于查找离查询点最近的点。其中,`distance()` 函数用于计算两个点之间的距离。 在 `main()` 函数中,首先创建了一些测试用的点,并插入到四叉树中。然后,定义一个查询点,并调用 `quadtree_search()` 函数查找离查询点最近的点,并输出结果。 这个代码示例可以在本地编译运行,需要注意的是,本示例中的四叉树实现并不是最优的,仅用于演示。在实际应用中,可能需要对四叉树的插入和查询算法进行优化。
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