חודש: פברואר 2010

לפני כמה פוסטים שאלתי את השאלה הבאה:

נתון מערך בגודל NxN של פיקסלים כאשר כל הפיקסלים שחורים חוץ מאחוז מסויים מהם שאינו שחור ומפוזר באופן אקראי,
בהינתן קואורדינטה (x,y) מסויימת בתמונה, מצא במהירות את כל הנקודות שנמצאות בתוך חלון בגודל K על K (כאשר K קבוע בבעיה) שמרכזו (x,y), משהו כזה:

פעולת המציאה עצמה צריכה להיות מהירה מאוד, אבל מותר לעבד מראש את התמונה פעם אחת (בזמן סביר).

אז הנה הפתרון שלי:
נחלק את התמונה למשבצות בגודל KxK, ונשמור רשימה של כל הנקודות בכל משבצת.
כאשר מבקשים מאיתנו לתת את רשימת הנקודות בחלון מסויים, נסתכל בארבעת החלונות שהחלון הזה חותך ונסנן את כל הנקודות בארבעת החלונות שלא נמצאות בתוך החלון המבוקש.
זה הכל בעצם.
הביצועים של הפתרון הזה מעולים, כדי להכין את הגריד (Grid) נעבור על כל הפיקסלים בתמונה, ולכל נקודה נמצא בזמן קבוע את המשבצת שאליה היא שייכת.
כשממש מחפשים את הנקודות בחלון מסויים, נבדוק במקרה הגרוע 2K*2K פיקסלים (אם כל הנקודות לבנות) אבל במקרה הרגיל נבדוק הרבה פחות (ואם החלון לא מכיל נקודות כלל נדע את זה מהר מאוד).
זה הקוד של העיבוד המקדים:
[code lang="java"]
private static int [][][] buildgrid(byte[][] image, int width, int height, int gridSize)
{
int grid[][][] = new int[width / gridSize][height / gridSize][];
// count the number of points in each grid cell
int numpoints[][] = new int[width / gridSize][height / gridSize];
for(int x=0;x Byte.MIN_VALUE)
{
numpoints[x/gridSize][y/gridSize]++;
}
}
}

for(int x=0;x Byte.MIN_VALUE)
{
int gy = y/gridSize;
int gx = x/gridSize;
int list[] = grid[gx][gy];
if (list == null)
{
int np = numpoints[gx][gy];
list = new int[np * 2];
grid[gx][gy] = list;
numpoints[gx][gy] = 0;
}

list[numpoints[gx][gy]++] = x;
list[numpoints[gx][gy]++] = y;
}
}
}
return grid;
}
[/code]

הקוד הבא סופר את המספר הנקודות בתוך החלון שמרכזו (x,y)' שימו לב שהלולאות עוברות על ארבעה ריבועים בגריד בלבד:
[code lang="java"]
// window boundaries:
int rx1 = x – grid_size/2;
int ry1 = y – grid_size/2;
int rx2 = rx1 + grid_size;
int ry2 = ry1 + grid_size;

// top left grid cell (out of 2×2 group to be checked)
int gx = rx1 / grid_size;
int gy = ry1 / grid_size;

for(int grid_x=gx;grid_x= 0 && grid_x < gwidth;grid_x++) { for(int grid_y=gy;grid_y= 0 && grid_y < gheight;grid_y++) { int list[] = grid[grid_x][grid_y]; if (list == null) continue; for(int i=0;i= rx1 && dx < rx2 && dy >= ry1 && dy < ry2) { c++; } } } } [/code] יתכן שאפשר לשפר את הביצועים אם נחלק את הגריד לריבועים יותר קטנים ונכלול ריבועים שלמים שנופלים בתוך החלון בלי לבדוק כל נקודה באופן פרטני, אבל לא ניסיתי. הביצועים של הפתרון הזה די מטורפים. על Q6600 במהירות 2.4GHZ, עם תמונה בגודל 500X500 פיקסלים וחלון של 20X20, בדיקה של כמה זמן לוקח לספור את הפיקסלים בכל 250,000 החלונות האפשריים לקחה כ160 מילישניות, מה שנותן מהירות בדיקה של מעל 1500 חלונות במילישניה (או יותר ממליון וחצי חלונות בשניה), בלי תלות בגודל התמונה שנבדקת (על תמונה של 1000X1000 המהירות היתה דומה). האפלט הבאה מדגימה את האלגוריתם. אפשר להוריד אותה מפה. הקוד כלול בתוך הJAR (אפשר לפתוח את הJAR עם תוכנה לפתיחת קבצי ZIP).
בנוסף, האפלט יכולה לרוץ כתוכנית רגילה : java -jar fast_window.jar
אפשר ללחוץ בתוך האפלט כדי לסמן את הנקודות בחלון.

הדפדפן שלך לא תומך בג'אווה, ככה האפלט ניראית (רק שהיא אינטראקטיבית) :