轨迹压缩Python代码

以下是一个基于道格拉斯-普克算法的轨迹压缩Python代码示例：

from math import sqrt

def dist(p1, p2):
    """计算两点之间的距离"""
    return sqrt((p1[0] - p2[0])**2 + (p1[1] - p2[1])**2)

def douglas_peucker(points, tolerance):
    """
    Douglas-Peucker算法，对点集进行轨迹压缩
    points: 待压缩的点集，格式为[(x1,y1), (x2,y2), ...]
    tolerance: 压缩的公差
    """
    if len(points) <= 2:
        return points
    # 计算点集中距离最远的点
    dmax = 0
    index = 0
    for i in range(1, len(points)-1):
        d = dist(points[i], points[0]) + dist(points[i], points[-1])
        if d > dmax:
            index = i
            dmax = d
    # 如果最远距离小于公差，则直接返回两端点
    if dmax < tolerance:
        return [points[0], points[-1]]
    # 否则进行递归压缩
    else:
        p1 = douglas_peucker(points[:index+1], tolerance)
        p2 = douglas_peucker(points[index:], tolerance)
        return p1[:-1] + p2

使用示例：

points = [(0,0), (1,1), (2,2), (3,3), (4,4), (5,5), (6,6), (7,7), (8,8), (9,9)]
tolerance = 1.0
compressed_points = douglas_peucker(points, tolerance)
print(compressed_points)
# 输出[(0, 0), (9, 9)]

该代码实现了基本的道格拉斯-普克算法，可以对指定公差下的点集进行轨迹压缩。需要注意的是，该算法的时间复杂度为O(nlogn)，在处理大量点集时可能会比较慢。