Question

我有一组房间和通道，我可以将其转换为矩形（x，y，宽度，高度）或点（x，y）列表。 Room和Passage都扩展了Pointable接口。对于Room类，实现了getPoints（）方法为

public Set<Point> getPoints() {
    Set<Point> array = new HashSet<Point>();
    for (int i = 0; i < width; i++) {
        for (int j = 0; j < height; j++) {
            array.add(new Point(x + i, y + j));
        }
    }
    return array;
}

问题：
我必须确定给定Pointable所属的Point。没有房间相交。我最初使用HashMap<Point,Pointable>将每个Point与Pointable相关联，后者能够在O（n）时间内快速访问答案。但是，现在有必要在生成级别时多次重新计算HashMap。

此时，使用HashMap（考虑到生成和访问）还是应该使用其他方法（例如一组二维间隔树）是否更有效？

Answer 1

此时，使用HashMap（考虑到生成和访问）还是应该使用其他方法（例如一组二维区间树）是否更有效？

除了进行测量的人之外，没人知道。这一切都取决于您需要更新数据的频率，更改的频率以及查询的频率。

还有Room的大小。有几点，HashMap在一个典型场景中胜出，其中有数千个，更新积分的开销占主导地位。

你不能为所有Point使用数组吗？如果是这样，那么它肯定会比HashMap更快，特别是对于更新（除非它真的很大）。

这可能有用也可能没用。

实际上，不仅每个Room都有Point个，而且每个Point可能只有一个Room（n：1）。如何实施，这是一个不同的问题。

鉴于此，我们遇到了一个标准问题：如果您双向链接，则必须保持两个链接同步。最简单的解决方案是使setter（“adders”/“removers”）尽可能私有，只从方法中调用它们

void link(Room room, Point point) {
    Room oldRoom = point.getRoom();
    if (oldRoom!=null) oldRoom.removePoint(point);
    room.addPoint(point);
    point.setRoom(room);
}

您从Point到Room的链接是外部的，但这几乎不会改变任何内容（除了保持Point更小，可能更清晰，并为每次访问添加HashMap的微小开销）

它通常也是最快的，因为通常会有更多的查询而不是更新。您的问题是更新费用按Room大小按比例放大。 如果没有您告诉我们某些数据，则无法估算。

由于太多的点和房间尺寸变化太大，您可以将点坐标舍入到某个n的倍数，并保持一个数组，其中包含与网格相交的所有房间的集合。您可以像以前一样继续进行，但是更新开销会降低几乎由房间区域（*）给出的因素和搜索开销更高，因为您必须从集合中选择真正匹配的房间（如果有的话）。

（*）对于未与网格对齐的房间，交叉矩形的数量明显更高。

基于矩形的点搜索优化

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