桶排序_改进结构体

用typedef *BUCKET 替代原本的struct和指针,有点把结构体指针当类用的感觉啊……


#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define LENGTH 10000001
int a[LENGTH];

void print(int* a, int x, int y) {
	int i;
	for (i = x; i < y + 1; i++)
		printf("%d ", a[i]);
	printf("\n");
}

typedef struct bucket {
	int key;
	struct bucket *next;
}*Bucket;

void bucket_sort(int* a, int n) {
	int i, k;
	int min, max, buck_num;
	min = max = a[0];
	for (i = 0; i < n; i++) {
		min = a[i] < min ? a[i] : min;
		max = a[i] > max ? a[i] : max;
	}
	buck_num = (max - min + 1) / 10 + 1;

	Bucket pBucket,p;
	pBucket = (Bucket) malloc(sizeof(Bucket) * buck_num);
	memset(pBucket, 0, sizeof(Bucket) * buck_num);

	p = (struct bucket*)malloc(sizeof(Bucket));
	for (i = 0; i < buck_num; i++){
		p = pBucket + i;
		p->next = NULL;
	}

	for (i = 0; i < n; i++) {
		k = (a[i] - min + 1) / 10;
		p = pBucket + k;
		Bucket newBucket;
		newBucket = (Bucket)malloc(sizeof(Bucket));

		while(p->next != NULL){
			if(p->next->key > a[i])
				break;
			p = p->next;
		}
		newBucket->key = a[i];
		newBucket->next = p->next;
		p->next = newBucket;
	}

	int pos = 0;
	for (i = 0; i < buck_num; i++){
		p = pBucket + i;
		while(p->next != NULL){
			p = p->next;
			a[pos++] = p->key;
		}
	}

}

int main() {
	//freopen("sort.in", "r", stdin);
	int n, i;

	scanf("%d", &n);
	for (i = 0; i < n; i++)
		scanf("%d", &a[i]);
	bucket_sort(a, n);
	print(a,0,n-1);
	return 0;

}

<think>好的,我现在要帮用户了解或实现改进的扫描线填充算法。首先,我需要回忆扫描线填充的基本原理。根据引用[2]和[5],扫描线算法是按顺序处理每条扫描线,计算与多边形的交点,然后配对填充。用户问的是改进和优化方法,所以得先知道传统算法有哪些不足。 传统算法的问题可能包括重复计算交点、处理复杂边界的效率低、处理自交多边形或孔洞的问题,以及内存占用。比如,每处理一条扫描线都要重新计算所有边的交点,这显然效率不高。所以优化可能涉及活性边表(AET)的使用,引用[5]提到从y最小值到最大值遍历,如果能维护一个活性边表,只更新当前扫描线相关的边,可以减少计算量。 然后,用户提到的改进可能包括数据结构优化,比如用平衡二叉树或哈希表管理边表,加快查找和插入速度。另外,并行计算也是一个方向,比如多线程处理不同扫描线,但需要考虑数据依赖性。 还有,算法本身的改进,比如处理奇异点(顶点在扫描线上),可能需要根据边的方向调整交点计数,避免错误配对。引用[5]提到忽略水平线,但如果有其他特殊情况,比如边重合,可能需要更细致的处理。 另外,内存优化方面,可以分批处理扫描线,减少内存占用,特别是处理大尺寸图形时。引用[4]中的代码示例可能用到了结构体或链表来管理边,优化数据结构可以提升性能。 还需要考虑填充区域的复杂性,比如带孔洞的多边形,这时候可能需要更复杂的边表管理,或者结合其他算法如边界标记法。引用[3]提到计算最高点的y坐标,可能在预处理阶段确定扫描范围,避免无效扫描。 最后,实现优化可能需要具体代码结构,比如使用OpenGL的API进行填充,或者利用GPU加速,如引用[1]和[4]提到的OpenGL实现,可能涉及硬件加速。 总结下来,改进方向包括活性边表优化、数据结构优化、并行处理、奇异点处理、内存管理、处理复杂多边形和硬件加速。接下来需要把这些点组织成结构清晰的回答,并生成相关问题。</think>### 改进的扫描线填充算法实现与优化 #### 一、传统扫描线算法的问题 传统算法按扫描线顺序计算多边形交点并配对填充,但存在以下问题: 1. **重复计算**:每条扫描线都需重新计算所有边的交点,时间复杂度较高($O(n \cdot h)$,$n$为边数,$h$为扫描线数)[^2]。 2. **复杂边界处理**:对自交多边形、孔洞或嵌套区域易出现错误填充[^5]。 3. **内存占用**:需存储所有边和交点信息,大尺寸图形可能内存不足[^3]。 #### 二、改进方向与优化方法 1. **活性边表(Active Edge Table, AET)优化** - **动态维护边表**:仅保留与当前扫描线相交的边,减少无效计算。每条边仅在$y_{min}$到$y_{max}$范围内参与计算。 - **增量式计算交点**:利用边的斜率$1/m$,通过$x_{next} = x + 1/m$更新交点坐标,避免重复浮点运算[^4]。 2. **数据结构优化** - **平衡二叉树管理边表**:将AET中的边按$x$值排序,插入/删除时间复杂度从$O(n)$降至$O(\log n)$。 - **哈希表预分类边**:按$y_{min}$将边分组存储,加速扫描线遍历时的边激活[^3]。 3. **并行化处理** - **分块并行填充**:将图像划分为多个水平条带,利用多线程同时处理不同区域(需处理边界重叠)[^1]。 - **SIMD指令优化**:对连续像素段使用向量指令批量填充(如OpenGL的`glRect`函数)[^4]。 4. **奇异点与特殊情况处理** - **顶点修正规则**:若顶点位于扫描线上,根据相邻边方向决定是否计为交点(如“奇-偶”规则)[^5]。 - **水平边预处理**:过滤水平边并在填充前直接绘制,减少计算量。 5. **内存优化** - **分批次处理扫描线**:仅缓存当前及下一扫描线的边信息,降低内存峰值[^3]。 - **压缩存储交点坐标**:用16位整数代替浮点数存储$x$值(适用于固定精度渲染)。 #### 三、实现步骤(基于OpenGL优化) ```cpp // 边结构体(优化后) struct Edge { int y_max; float x_curr; float dx; // 1/m Edge* next; }; void OptimizedScanFill(Point* polygon, int n) { // 1. 预处理:排除水平边,构建全局边表(按y_min哈希分组) vector<Edge*> ET(MAX_Y); for (int i=0; i<n; i++) { Point p1 = polygon[i], p2 = polygon[(i+1)%n]; if (p1.y == p2.y) continue; // 忽略水平边 Edge* e = new Edge{y_max, x_curr, dx, nullptr}; ET[p1.y].insert(e); // 按y_min插入哈希桶 } // 2. 扫描线遍历(从下到上) ActiveEdgeTable AET; for (int y=Y_MIN; y<=Y_MAX; y++) { // 3. 激活新边 if (!ET[y].empty()) AET.merge(ET[y]); // 平衡二叉树合并 // 4. 配对交点并填充 Edge* cur = AET.head; while (cur) { int x_start = (int)cur->x_curr; cur = cur->next; int x_end = (int)cur->x_curr; glBegin(GL_LINES); glVertex2i(x_start, y); glVertex2i(x_end, y); glEnd(); cur = cur->next; } // 5. 更新AET:移除y=y_max的边,更新x AET.update(y); } } ``` #### 四、性能对比 | 优化方法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 适用场景 | |------------------|-------------|------------|------------------------| | 原始算法 | $O(n \cdot h)$ | $O(n)$ | 简单多边形 | | AET+增量计算 | $O(n \log n)$ | $O(n)$ | 通用 | | 分块并行 | $O(n \log n / k)$ | $O(n+k)$ | 大规模高分辨率图形 | | SIMD指令优化 | $O(n)$ | $O(n)$ | 连续像素区域 | ---
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