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Name: MiddleLei
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Bio: 屌丝程序员,算法、机器学习
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判断点在多边形内,时间复杂度O(n)。用于可靠的判断一个点是否在多边形内,适用于凸多边形、凹多边形、不规则多边形等,充分考虑了点在多边形内、多边形外、多边形的某一条边上以及这个点本身就是多边形的一个顶点。
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空间点位抽稀算法,复杂度为o(n),适用于一维或多维空间向量数据的抽稀,本示例以gis地图数据为示例进行编码。抽稀算法的核心是通过空间矩阵化,然后随机选取落在小矩阵中的一个值作为结果。举个列子,比如将一维数据{8,2,7,4,9,6,7,8,11,2,5,4,5}抽稀,抽稀按照单维度5作为抽稀粒度,抽稀数据最小值为1,最大值为11,划分小矩阵的step值为2,则抽稀小矩阵空间为:[1-3],[3,-5],.........[9-11],然后将数据往矩阵空间填充,最终返回矩阵空间中的所有数据,即抽稀结果。
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