Java编程实现轨迹压缩算法开放窗口实例代码

算法简介

轨迹压缩算法是指将一条曲线或线段通过简化处理，尽可能地减少曲线或线段的点数，从而降低存储和处理的成本的方法。

开放窗口法是轨迹压缩算法中的一种经典方法，主要思想是利用滑动窗口的方式，对曲线或线段进行分段，并在每个窗口中选取一条代表性的线段。该算法需要输入一个误差阈值，小于误差阈值的线段将被直接舍弃。

实现过程

1. 准备工作

首先，我们需要准备遵守以下规则的数据结构：

class Point {
  float x;
  float y;
}

和以下的 Java 代码模板：

import java.util.ArrayList;

public class TrackCompression {
  // TODO: 实现轨迹压缩算法

  public static void main(String[] args) {
    // TODO: 调用算法并输出结果
  }
}

2. 实现算法

接着，我们可以通过以下代码实现开放窗口法的轨迹压缩算法：

public static ArrayList<Point> compress(ArrayList<Point> track, float threshold) {
  ArrayList<Point> result = new ArrayList<Point>();
  ArrayList<Point> window = new ArrayList<Point>(3);

  for (int i = 0; i < track.size(); i++) {
    Point point = track.get(i);

    if (window.size() < 2) {
      window.add(point);
    } else {
      Point last1 = window.get(window.size()-1);
      Point last2 = window.get(window.size()-2);
      float distance = pointToLineDistance(point, last1, last2);

      if (distance < threshold) {
        window.set(window.size()-1, point);
      } else {
        result.add(last1);
        window.remove(0);
        window.set(0, last1);
        window.add(point);
      }
    }
  }

  result.addAll(window);
  result.add(track.get(track.size()-1));

  return result;
}

private static float pointToLineDistance(Point point, Point line1, Point line2) {
  float A = point.x - line1.x;
  float B = point.y - line1.y;
  float C = line2.x - line1.x;
  float D = line2.y - line1.y;

  float dot = A * C + B * D;
  float length = C * C + D * D;
  float distance = Float.POSITIVE_INFINITY;

  if (length != 0) {
    distance = Math.abs(dot) / (float)Math.sqrt(length);
  }

  return distance;
}

其中，compress 函数接受一个 ArrayList<Point> 类型的轨迹数据和一个 float 类型的误差阈值，返回压缩后的 ArrayList<Point> 类型的数据。pointToLineDistance 函数用于计算点到线段的最短距离。

3. 示例说明

我们可以通过以下两个示例说明该算法的使用方法：

示例一

输入轨迹数据：

(10, 10), (20, 20), (30, 30), (40, 40), (50, 50)

选择误差阈值为 5.0。

调用 compress 函数得到压缩后的轨迹数据：

(10, 10), (30, 30), (50, 50)

示例二

输入轨迹数据：

(10, 10), (20, 20), (20, 30), (30, 20), (30, 30), (40, 20), (50, 10)

选择误差阈值为 3.0。

调用 compress 函数得到压缩后的轨迹数据：

(10, 10), (20, 20), (20, 30), (30, 20), (40, 20), (50, 10)

总结

本文介绍了一种经典的轨迹压缩算法——开放窗口法，并提供了 Java 实现代码和示例说明。该算法可以利用滑动窗口的方式，对轨迹数据进行分段，并在每个窗口中选择代表性的线段。经过压缩后的轨迹数据可以以较小的存储成本和处理成本进行存储和处理。