基于四叉树,实现最近邻检测。用C语言实现

时间: 2024-02-25 15:52:59 浏览: 27
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。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

python 图像插值 最近邻、双线性、双三次实例

Python图像处理中,图像插值是一种重要的技术,用于在放大或缩小图像时填充新像素值。本实例将探讨三种常见的...例如,实时应用可能倾向于使用更快的方法,如最近邻插值,而高质量的图像处理任务则可能采用双三次插值。
recommend-type

Python使用Opencv实现图像特征检测与匹配的方法

本篇文章将深入探讨如何使用OpenCV库来实现图像特征检测与匹配。 首先,特征检测是找到图像中具有显著性、稳定性的点、边缘或区域的过程。OpenCV提供了多种特征检测算法,如角点检测。角点检测算法如Harris Corner ...
recommend-type

最小生成树_Prim算法实现C++

最小生成树_Prim算法实现C++ 在计算机科学中,Prim算法是一种...在C++中,可以通过定义邻接矩阵和使用Prim算法来实现最小生成树的构造。 知识点: * 最小生成树 * Prim算法 * 邻接矩阵 * C++实现 * 图论 * 算法设计
recommend-type

基于python实现KNN分类算法

在实际应用中,可能需要结合其他技术,如网格搜索法(Grid Search)来优化k值,或者使用更高效的KDTREE(kd树)数据结构来加速近邻搜索。此外,为了提高模型的泛化能力,还需要进行交叉验证(Cross Validation)和...
recommend-type

数据结构课程设计:模块化比较多种排序算法

本篇文档是关于数据结构课程设计中的一个项目,名为“排序算法比较”。学生针对专业班级的课程作业,选择对不同排序算法进行比较和实现。以下是主要内容的详细解析: 1. **设计题目**:该课程设计的核心任务是研究和实现几种常见的排序算法,如直接插入排序和冒泡排序,并通过模块化编程的方法来组织代码,提高代码的可读性和复用性。 2. **运行环境**:学生在Windows操作系统下,利用Microsoft Visual C++ 6.0开发环境进行编程。这表明他们将利用C语言进行算法设计,并且这个环境支持高效的性能测试和调试。 3. **算法设计思想**:采用模块化编程策略,将排序算法拆分为独立的子程序,比如`direct`和`bubble_sort`,分别处理直接插入排序和冒泡排序。每个子程序根据特定的数据结构和算法逻辑进行实现。整体上,算法设计强调的是功能的分块和预想功能的顺序组合。 4. **流程图**:文档包含流程图,可能展示了程序设计的步骤、数据流以及各部分之间的交互,有助于理解算法执行的逻辑路径。 5. **算法设计分析**:模块化设计使得程序结构清晰,每个子程序仅在被调用时运行,节省了系统资源,提高了效率。此外,这种设计方法增强了程序的扩展性,方便后续的修改和维护。 6. **源代码示例**:提供了两个排序函数的代码片段,一个是`direct`函数实现直接插入排序,另一个是`bubble_sort`函数实现冒泡排序。这些函数的实现展示了如何根据算法原理操作数组元素,如交换元素位置或寻找合适的位置插入。 总结来说,这个课程设计要求学生实际应用数据结构知识,掌握并实现两种基础排序算法,同时通过模块化编程的方式展示算法的实现过程,提升他们的编程技巧和算法理解能力。通过这种方式,学生可以深入理解排序算法的工作原理,同时学会如何优化程序结构,提高程序的性能和可维护性。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

STM32单片机小车智能巡逻车设计与实现:打造智能巡逻车,开启小车新时代

![stm32单片机小车](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c16e9788716a4704af8ec37f1276c4dc.png) # 1. STM32单片机简介及基础** STM32单片机是意法半导体公司推出的基于ARM Cortex-M内核的高性能微控制器系列。它具有低功耗、高性能、丰富的外设资源等特点,广泛应用于工业控制、物联网、汽车电子等领域。 STM32单片机的基础架构包括CPU内核、存储器、外设接口和时钟系统。其中,CPU内核负责执行指令,存储器用于存储程序和数据,外设接口提供与外部设备的连接,时钟系统为单片机提供稳定的时钟信号。 S
recommend-type

devc++如何监视

Dev-C++ 是一个基于 Mingw-w64 的免费 C++ 编程环境,主要用于 Windows 平台。如果你想监视程序的运行情况,比如查看内存使用、CPU 使用率、日志输出等,Dev-C++ 本身并不直接提供监视工具,但它可以在编写代码时结合第三方工具来实现。 1. **Task Manager**:Windows 自带的任务管理器可以用来实时监控进程资源使用,包括 CPU 占用、内存使用等。只需打开任务管理器(Ctrl+Shift+Esc 或右键点击任务栏),然后找到你的程序即可。 2. **Visual Studio** 或 **Code::Blocks**:如果你习惯使用更专业的
recommend-type

哈夫曼树实现文件压缩解压程序分析

"该文档是关于数据结构课程设计的一个项目分析,主要关注使用哈夫曼树实现文件的压缩和解压缩。项目旨在开发一个实用的压缩程序系统,包含两个可执行文件,分别适用于DOS和Windows操作系统。设计目标中强调了软件的性能特点,如高效压缩、二级缓冲技术、大文件支持以及友好的用户界面。此外,文档还概述了程序的主要函数及其功能,包括哈夫曼编码、索引编码和解码等关键操作。" 在数据结构课程设计中,哈夫曼树是一种重要的数据结构,常用于数据压缩。哈夫曼树,也称为最优二叉树,是一种带权重的二叉树,它的构造原则是:树中任一非叶节点的权值等于其左子树和右子树的权值之和,且所有叶节点都在同一层上。在这个文件压缩程序中,哈夫曼树被用来生成针对文件中字符的最优编码,以达到高效的压缩效果。 1. 压缩过程: - 首先,程序统计文件中每个字符出现的频率,构建哈夫曼树。频率高的字符对应较短的编码,反之则对应较长的编码。这样可以使得频繁出现的字符用较少的位来表示,从而降低存储空间。 - 接着,使用哈夫曼编码将原始文件中的字符转换为对应的编码序列,完成压缩。 2. 解压缩过程: - 在解压缩时,程序需要重建哈夫曼树,并根据编码序列还原出原来的字符序列。这涉及到索引编码和解码,通过递归函数如`indexSearch`和`makeIndex`实现。 - 为了提高效率,程序采用了二级缓冲技术,它能减少磁盘I/O次数,提高读写速度。 3. 软件架构: - 项目包含了两个可执行文件,`DosHfm.exe`适用于DOS系统,体积小巧,运行速度快;而`WinHfm.exe`则为Windows环境设计,提供了更友好的图形界面。 - 程序支持最大4GB的文件压缩,这是Fat32文件系统的限制。 4. 性能特点: - 除了基本的压缩和解压缩功能外,软件还提供了一些额外的特性,如显示压缩进度、文件一致性检查等。 - 哈夫曼编码的使用提高了压缩率,而二级缓冲技术使压缩速度提升了75%以上。 这个项目不仅展示了数据结构在实际问题中的应用,还体现了软件工程的实践,包括需求分析、概要设计以及关键算法的实现。通过这样的课程设计,学生可以深入理解数据结构和算法的重要性,并掌握实际编程技能。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依