所以我创建了一个虚拟地图软件，它基本上将坐标分成了区域。区域由定义的边界坐标列表（构成区域外缘的坐标，彼此连接）组成。
使用这个软件，我需要在EACH区域中随机选择位于区域边界坐标INSIDE的点。每个区域都不同，可以有更多甚至更少的边，但至少有3个边，没有最大边。
我目前有一个解决方案，我只需生成随机数，直到数字在该区域内。但是，由于区域的数量（具有大小不同的边界坐标，范围从小到大的值）＆amp;点数（可能是1-100 +）这种策略被证明是非常低效的（需要很长时间才能完成运行）。我想听听人们的想法，甚至是如何优化这一点的经验/工作，所以它不会那么迟钝。
我已经创建了一个小型演示应用程序来更好地解释这种情况......
#include "stdafx.h"
#include <vector>
#include <random>
const int GenerateRandomNumberBetween(
const int start,
const int end)
{
const int stable_end = ((end < start) ? start : end);
std::random_device rd;
std::mt19937 generator(rd());
std::uniform_int_distribution<int> distribution(start, stable_end);
return distribution(generator); // generates number in the range the distribution value
}
class Area
{
public:
Area()
{
// Define a primitive area for this example, but please note that this is a very basic area, and most areas are acctually much larger and have many more sides...
// This sample area creates a triangle.
//(-2, 2);
boundaries_x_coordinates.push_back(-2);
boundaries_y_coordinates.push_back(2);
//(2, 2);
boundaries_x_coordinates.push_back(2);
boundaries_y_coordinates.push_back(2);
//(-2, 2);
boundaries_x_coordinates.push_back(-2);
boundaries_y_coordinates.push_back(-2);
}
const bool InArea(
const int x,
const int y)
{
// This function works just fine, and can be ignored... I just included it to show that we check if the new coordinates are indeed within the given Area.
int minX = 0;
int maxX = 0;
int minY = 0;
int maxY = 0;
for (int i = 0; i < boundaries_x_coordinates.size(); i++)
{
if (boundaries_x_coordinates[0] < minX)
{
minX = boundaries_x_coordinates[0];
}
if (boundaries_x_coordinates[0] > maxX)
{
maxX = boundaries_x_coordinates[0];
}
if (boundaries_y_coordinates[1] < minY)
{
minY = boundaries_y_coordinates[1];
}
if (boundaries_y_coordinates[1] > maxY)
{
maxY = boundaries_y_coordinates[1];
}
}
if (boundaries_x_coordinates.size() < 3)
{
return false;
}
else if (x < minX || x > maxX || y < minY || y > maxY)
{
return false;
}
else
{
size_t i, j, c = 0;
for (i = 0, j = boundaries_x_coordinates.size() - 1; i < boundaries_x_coordinates.size(); j = i++)
{
if (((boundaries_y_coordinates[i] > y) != (boundaries_y_coordinates[j] > y)) &&
(x < (boundaries_x_coordinates[j] - boundaries_x_coordinates[i]) * (y - boundaries_y_coordinates[i]) /
(boundaries_y_coordinates[j] - boundaries_y_coordinates[i]) + boundaries_x_coordinates[i]))
{
c = !c;
}
}
return (c == 0) ? false : true;
}
}
std::vector<int> GenerateRandomPointInsideArea()
{
int minX = 0, maxX = 0, minY = 0, maxY = 0;
for (int i = 0; i < boundaries_x_coordinates.size(); i++)
{
if (boundaries_x_coordinates[i] < minX)
{
minX = boundaries_x_coordinates[i];
}
if (boundaries_x_coordinates[i] > maxX)
{
maxX = boundaries_x_coordinates[i];
}
if (boundaries_y_coordinates[i] < minY)
{
minY = boundaries_y_coordinates[i];
}
if (boundaries_y_coordinates[i] > maxY)
{
maxY = boundaries_y_coordinates[i];
}
}
// The problem is here, this do while statement takes a tremendous of time to execute in realistic Areas simply because it takes a
// long time to generate all the random coordinates inside the area (sometimes could be as little as 1 coordinate set, sometimes could be 100).
int random_x = 0;
int random_y = 0;
do
{
random_x = GenerateRandomNumberBetween(minX, maxX);
random_y = GenerateRandomNumberBetween(minY, maxY);
} while (!InArea(random_x, random_y));
std::vector<int> random_coordinates;
random_coordinates.push_back(random_x);
random_coordinates.push_back(random_y);
return random_coordinates;
}
private:
std::vector<int> boundaries_x_coordinates;
std::vector<int> boundaries_y_coordinates;
};
int main()
{
Area* sample_area = new Area();
std::vector<int> random_coordinates = sample_area->GenerateRandomPointInsideArea();
printf("Random Coordinate: (%i, %i)\n", random_coordinates[0], random_coordinates[1]);
// Pause to see results.
system("pause");
return 0;
}
示例输出将输出区域内的坐标...在此特定示例中，我首先运行输出：
Random Coordinate: (-1, 1)
我读过将Area划分为三角形，然后选择一个随机三角形，并在该三角形内生成随机坐标是最佳解决方案......但我不知道如何生成三角形一个区域坐标集，如果我能做到......为什么我不会用这种技术来选择一个随机坐标...？
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感谢Matt Timmermans，我能够通过进一步研究这个主题并应用Matt在下面解释的大部分内容来解决这个问题。
如果其他人对这个问题有困难，这就是我想出的（主要是Matt提到的，有些变化）
1）将多边形三角化为多个三角形，在我的例子中，我需要一个带有0个图形界面的简单轻量级C ++解决方案。我设法找到了一个名为Triangulate的在线工作班http://www.flipcode.com/archives/Efficient_Polygon_Triangulation.shtml。
2）使用加权概率随机选择三角形。如果三角形占原始多边形的80％，则应在大约80％的时间内选择它。
在此过程中，我能够进行一些研究并找到一些变化，其中最简单的就是我选择的变体（如下所示）。
3）选择三角形后，在此三角形内生成一个均匀的随机点。这可以通过使用这个公式来实现：
P = (1 - sqrt(r1)) * A + (sqrt(r1) * (1 - r2)) * B + (sqrt(r1) * r2) * C
其中r1和r2是介于0和1之间的随机数，如本文第4.2节所述...... http://www.cs.princeton.edu/~funk/tog02.pdf
你已经完成了，这就是全部！
或者，您可以继续使用Matt建议的内容，这两种方法在任何情况下都可以完美运行..这是......
3）复制三角形并用它和原始三角形创建一个平行四边形。使用以下公式：
M=(A+C)/2
P4=M-(B-M)
Where...
M is a midpoint in the original triangle where the copied triangle will connect.
A,B,C are the 3 vertices in the original triangle
P4 is the new point the forms the parallelogram with the other 3 points of the original triangle.
4）通过在平行四边形的最小和最大x和y值之间生成随机x和y值，从平行四边形内生成随机数，直到您在平行四边形内。 5）如果随机坐标位于COPIED三角形的内侧，则将其映射到原始三角形中的相应点，如果不是，则完成。
答案 0 :(得分：4)