在二维平面中有一个点,我想计算最大共线点,因为我计算了所有可能的线斜率及其截距。为了解决这个问题,我尝试构建一个哈希表,但我无法找到一个哈希函数,通过它我可以轻松地将所有共线点指向一个哈希键。所以帮我找出适合这种情况的哈希函数?
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这是不可能的,因为共线性不是传递的。即,假设 AB 和 C 位于一条线上(即共线)。因此,AB 和 C 应该得到相同的哈希键。接下来,CD 和 E 也位于另一条线上。因此,CD 和 E 也应该得到相同的哈希键。因此,AB 接收到与 D 和 E 相同的哈希键,这是错误的,因为这些点不是共线的。
另外,共线性是在点集上定义的,所以我上面的定义比较模糊。即你不能说 A 和 B 是共线的(好吧,你可以,但是如果你只考虑两个点,每对点都是共线的)。
您可以做的是将共线点的集合保存在哈希图中。然后,一个好的散列函数将简单地由斜率 s 和纵坐标截距 i 组成。例如,您可以使用 s * 31i。此哈希图可用于向集合添加新点,并最终计算集合的大小以检索您的答案。
于 2012-06-19T08:15:19.997 回答
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您也可以考虑基于Hough Transform的算法。霍夫变换允许您通过计算落入具有给定斜率和截距(或线与原点的角度和距离)的线中的点数来检测图像中的线。因此,在您的特定情况下,您可以将每个距离/角度对的投票存储在二维矩阵中,然后从该矩阵中获取最大值。这将为您提供最大数量的共线点。如果您允许近似值,那么您可以找到一个小的矩形网格来提供最大的值总和,而不是寻找单个值。
于 2012-06-19T12:05:17.273 回答