找到两点之间的距离[效率]

Question

而不是全部输入，这里有一张图片供您查看我想要的内容。你知道他们说什么，一张图片胜过千言万语。

我拥有的是p1，Θ和d以及速度s的投射物。

速度

我可以使用公式p2，p1.x * speed来推断p1.y * speed，p2是|dx| + |dy|的共同定义。由此我可以使用等式p2计算距离。

距离

但是，如果我没有获得速度，我怎么能仅使用Θ，p1和d来计算 public double getDistanceTraveled() { return Math.abs(x - oldX) + Math.abs(y - oldY); } //use Manhattan aproach as it is more efficent than Euclidean public double getSpeed() { return getDistanceTraveled() / level.TICKS_PER_SECOND; } 的联合状态？

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还有其他方法最有效吗？

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p2

是我目前正在使用的。我意识到我有可变的时间，所以我能够使用这种方法推导出d = |dx| + |dy|：

d = s / t {
{1}} {
{1}}

不确定这是否有效。对此问题的任何建议，只是重复：我有变量s = t(|dx| + |dy|)，theta，p1和d，我必须找到t。

效率＆gt;＆gt;＆gt;精度

Answer 1

如果theta是行与y-axis之间的角度 然后您可以使用以下公式计算它 设P1为点（p1x，p1y）。和P2是点（p2x，p2y）

p2x = p1x + d * sin(theta)
p2y = p1y + d * cos(theta)

如果您使用Math.sin(theta)，请记住theta应位于radians。您可以使用Math.toRadian(degree)获取radians中的角度。

Answer 2

  

你知道他们说什么，一张图片胜过千言万语。

Answer 3

如果你想要效率，那么实际上比使用trig操作要好得多。基本上，由于您已经拥有d，因此您唯一关心的是x和y的相对移动，这是由theta定义的。

了解这一点，只需将单位向量存储在哈希映射中所需的粒度并乘以d

，这是非常简单的

在您确定了粒度之后，只需预先计算HashMap，就像这样：

{0: [1, 0],
 0.01: [0.99, 0.001], etc...
}

然后围绕收到的号码，请参阅this问题，详细了解确保其符合您的粒度。然后计算就是（伪代码）：

x = p1[0] + d * <HashMap>.getKey(angle)[0]
y = p2[1] + d * <HashMap>.getKey(angle)[1]

HashMap查找和乘法比单个触发操作更有效。初步测试让我加速了~10倍，但YMMV。