39、基于加权Voronoi图的路线天际线查询系统

基于加权Voronoi图的路线天际线查询系统

1. 核心概念介绍

在道路网络中,给定一组点 $P$,我们可以构建网络Voronoi图(NVD)。与欧几里得空间不同,网络Voronoi单元由网络中的多个路段组成,这些路段中的节点到对应生成点的距离最短。当点具有权重时,节点与点之间的距离测量为它们在道路网络中的实际距离加上该点的权重。

Dijkstra算法是用于在图中寻找两点之间最短路径的经典算法,对于稀疏图中给定源节点和目标节点的最短路径问题,它具有很好的优化效果。

2. 系统设计
2.1 使用案例
  • 偏好输入 :用户需要输入自己的位置、想要前往的地点序列以及一个或多个偏好属性。位置通常是地图上选择的坐标或通过GPS获取的。用户需从给定列表中依次选择地点类别,同时可选择距离、便利性、地点质量等属性,选择属性意味着在规划路线时增加其权重。
  • 查看结果路线 :系统会将结果路线呈现给用户。与谷歌地图等不同,本系统提供从起点到多个终点的路线,任何符合序列中类别的地点都可视为终点,且不一定是最后一个。因此,需要标记终点提醒用户。此外,系统可能会根据用户偏好提供多条路线,需列出优化后的路线供用户选择。
  • 查看地图 :系统应具备类似谷歌地图、百度地图等的地图操作功能,用户不仅可以通过滚动条移动地图,还能直接拖动地图。同时,用户可通过点击“+/-”按钮或滚动鼠标滚轮缩放地图。
2.2 系统架构

系统处理输入数据的部分可分为五个

内容概要:本文以一款电商类Android应用为案例,系统讲解了在Android Studio环境下进行性能优化的全过程。文章首先分析了常见的性能问题,如卡顿、内存泄漏和启动缓慢,并深入探讨其成因;随后介绍了Android Studio提供的三大性能分析工具——CPU Profiler、Memory Profiler和Network Profiler的使用方法;接着通过实际项目,详细展示了从代码、布局、内存到片四个维度的具体优化措施,包括异步处理网络请求、算法优化、使用ConstraintLayout减少布局层级、修复内存泄漏、片压缩与缓存等;最后通过启动时间、帧率和内存占用的数据对比,验证了优化效果显著,应用启动时间缩短60%,帧率提升至接近60fps,内存占用明显下降并趋于稳定。; 适合人群:具备一定Android开发经验,熟悉基本组件和Java/Kotlin语言,工作1-3年的移动端研发人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用Android Studio内置性能工具定位卡顿、内存泄漏和启动慢等问题;②掌握从代码、布局、内存、片等方面进行综合性能优化的实战方法;③提升应用用户体验,增强应用稳定性与竞争力。; 阅读建议:此资源以真实项目为背景,强调理论与实践结合,建议读者边阅读边动手复现文中提到的工具使用和优化代码,并结合自身项目进行性能检测与调优,深入理解每项优化背后的原理。
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