Bagian Satu Deskripsi Masalah
1.1 Tugas Khusus
Tugas pekerjaan ini adalah kompresi lintasan. Diberikan file catatan data GPS, setiap catatan berisi dua bidang koordinat, bujur dan dimensi. Semua catatan memiliki koordinat lintang dan bujur untuk membentuk lintasan. Diperlukan untuk menggunakan algoritma kompresi yang sesuai sehingga kesalahan jarak lintasan terkompresi kurang dari 30m.
1.2 Input Program
Input dari program ini adalah file catatan data GPS.
1.3 Output Data
Formulir output adalah file, termasuk tiga bagian, urutan ID dan koordinat titik terkompresi, jumlah titik, kesalahan jarak rata -rata, dan laju kompresi.
Jawaban untuk bagian kedua
Menurut deskripsi masalah, kami menyelesaikan masalah, dan pemecahan masalah dibagi menjadi langkah -langkah berikut:
2.1 Preprocessing data
Input program ini adalah file catatan data GPS, dengan total 3150 baris catatan, dan setiap baris catatan dibagi menjadi beberapa bidang. Menurut pertanyaan itu, kita hanya perlu memperhatikan bidang koordinat bujur dan garis lintang. Beberapa catatan file data asli ditampilkan pada Gambar 2.1:
Gambar 2.1 Diagram skematik catatan parsial file data asli
Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.1, format penyimpanan dari data bidang koordinat lintang dan bujur dalam setiap catatan dalam file data asli adalah metode ekspresi koordinat GPS yang khas, yaitu, format divisi derajat, bentuknya adalah dddmm.mmmmm, di mana ddd mewakili fraksi, dan poin yang mewakili fraksi, titik desimal mewakili bagian integer dari fraksi, dan petak peta yang mewakili fraksi, titik desimal mewakili bagian integer dari fraksi, dan petak peta yang mewakili fraksi, titik desimal mewakili bagian integer dari fraksi, dan pita paku yang mewakili fraksi, decimal mewakili bagian pita, dan petak paku yang mewakili fraksi, dan poin paku yang mewakili fraksi pita, M.MMMM mewakili fraksi, DDD mewakili fraksi pita, M.MMMM mewakili fraksi pita, M.MMMM mewakili fraksi M.MMMM mewakili fraksi M.MMMM. Dalam pemrosesan data ini, untuk memfasilitasi perhitungan jarak antara dua titik koordinat berikutnya, kita perlu mengonversi data koordinat lintang dan bujur dalam format divisi derajat menjadi bentuk derajat, metode konversi adalah DDD+MM.MMMM/60. Di sini kita mempertahankan 6 digit setelah titik desimal, dan bentuk yang dikonversi adalah ddd.xxxxxx.
Kami mengambil koordinat lintang dan bujur dalam catatan pertama (11628.2491, 3955.6535) sebagai contoh. Hasil konversi adalah (116.470818, 39.927558). Koordinat lintang dan bujur di semua catatan dilakukan dengan menggunakan metode ini, dan ID dapat dihasilkan untuk setiap titik koordinat yang dikonversi dan diidentifikasi secara unik. Setelah kompresi, kita hanya perlu mengeluarkan ID dari semua poin yang dipesan.
2.2 Algoritma Kompresi Lintasan Douglas-Peucker
Algoritma kompresi lintasan dibagi menjadi dua kategori, yaitu kompresi lossless dan kompresi lossy. Algoritma kompresi lossless terutama termasuk pengkodean Huffman, dan algoritma kompresi lossy dibagi menjadi metode pemrosesan batch dan metode kompresi data online. Metode pemrosesan batch mencakup algoritma DP (Douglas-Peucker), algoritma TD-TR (rasio waktu top-down) dan algoritma Bellman. Metode kompresi data online termasuk jendela geser, jendela terbuka, metode berbasis area yang aman, dll.
Karena waktu yang terbatas, untuk kompresi lintasan ini, kami memutuskan untuk menggunakan algoritma DP yang relatif sederhana.
Langkah -langkah algoritma DP adalah sebagai berikut:
(1) Hubungkan garis lurus AB antara dua titik A dan B di awal dan ujung kurva, dan garis lurus adalah akord kurva;
(2) melintasi semua titik lain pada kurva, temukan jarak dari setiap titik ke garis lurus AB, temukan titik C dengan jarak maksimum, dan catat jarak maksimum sebagai DMAX;
(3) Bandingkan jarak Dmax dengan ukuran DMAX ambang batas yang telah ditentukan. Jika dmax <dmax, garis lurus AB digunakan sebagai perkiraan segmen kurva dan segmen kurva diproses;
(4) jika dmax> = Dmax, titik C membagi kurva AB menjadi dua bagian AC dan CB, dan melakukan (1) hingga (3) langkah dari dua bagian ini masing -masing;
(5) Ketika semua kurva diproses, polyline yang dibentuk oleh setiap titik segmentasi dihubungkan pada gilirannya, yaitu, jalur kurva asli.
2.3 Jarak dari titik ke garis
Dalam algoritma DP, kita perlu menemukan jarak dari titik ke garis lurus. Jarak ini mengacu pada jarak seperti euro vertikal, yaitu jarak D dari titik C di luar garis lurus AB untuk garis AB. Di sini, poin A, B, dan C adalah semua koordinat garis lintang dan bujur; Kami menggunakan metode segitiga yang sama untuk menemukan jarak d. Metode spesifiknya adalah: titik A, B, dan C membentuk segitiga. Ada dua cara untuk menemukan area segitiga ini, yaitu metode biasa (tinggi x bawah/2) dan formula Helen. Formula Helen adalah sebagai berikut:
Misalkan ada segitiga dengan panjang samping A, B, dan C masing -masing. Area S segitiga dapat diperoleh dari formula berikut:
di mana p setengah lingkar:
Kita dapat menemukan area segitiga melalui formula Helen, dan kemudian kita dapat menemukan ukuran tinggi, di mana ketinggiannya adalah jarak d. Untuk menggunakan formula Helen, Anda harus menemukan jarak antara tiga titik A, B, dan C. Formula jarak diberikan oleh guru, dan Anda dapat secara langsung memanggil fungsi jarak.
Catatan: Setelah menemukan jarak, tambahkan nilai absolut untuk mencegah jarak menjadi negatif.
2.4 Selesaikan kesalahan rata -rata
Kesalahan rata -rata mengacu pada nilai yang diperoleh dengan membagi jumlah jarak dari titik yang diabaikan selama kompresi ke segmen garis yang sesuai dengan jumlah total poin.
2.5 Solusi untuk Laju Kompresi
Rumus perhitungan rasio kompresi adalah sebagai berikut:
2.6 Pembuatan file hasil data
Setelah pemrosesan dan perhitungan di atas, kami menulis ID poin yang tersisa setelah kompresi dan jumlah poin, kesalahan jarak rata -rata, laju kompresi dan parameter lainnya ke dalam file hasil akhir, dan jawaban untuk pertanyaan diselesaikan.
Bagian 3 Implementasi Kode
Program ini ditulis dalam bahasa Java, dengan lingkungan pengembangan Ide IntelliJ 14.0.2. Kode ini dibagi menjadi dua kelas. Salah satunya adalah kelas Enpoint, yang digunakan untuk menghemat informasi titik lintang dan bujur, dan yang lainnya adalah kelas lintasan CompressionMain, yang digunakan untuk menulis fungsi seperti pemrosesan data, algoritma DP, jarak point-to-line, dan kesalahan rata-rata.
3.1 Proses Prosedur Umum
Seluruh aliran program terutama mencakup langkah -langkah berikut:
(1) Tentukan array arraylist terkait dan objek file, di antaranya ada tiga objek array arraylist, yaitu lintang asli dan koordinat bujur koordinat pgpsarryinit, array koordinat pgpsarrayfilter yang disaring dan diurutkan; Ada lima objek file, yaitu FGP Objek File Data asli, OBP Objek File Hasil Hasil Terkompresi, file finitgpspoint file data yang mempertahankan titik koordinat lintang asli dan bujur, file uji simulasi ftestinitpoint dan ftestfilterpoint.
(2) Dapatkan koordinat poin asli dan tuliskan ke file, terutama termasuk dua operasi: membaca file dan menulis file;
(3) melakukan kompresi lintasan;
(4) mengurutkan koordinat titik lintang dan bujur terkompresi;
(5) menghasilkan file uji simulasi dan menggunakan alat bahasa R untuk menggambar grafik untuk mendapatkan hasil akhir;
(6) Temukan kesalahan rata -rata dan laju kompresi, kesalahan rata -rata diperoleh melalui fungsi, dan laju kompresi dihitung secara langsung;
(7) Tulis hasil akhir ke file hasil, termasuk ID titik yang difilter, jumlah poin, kesalahan rata -rata dan laju kompresi;
3.2 Kode Implementasi Spesifik
(1) Enpoint.java
Paket cc.xidian.main; import java.text.decimalformat;/*** Dibuat oleh Hadoop pada 2015/12/20.*/kelas publik Enpoint mengimplementasikan yang sebanding <Enpoint> {public int id; // point IDPublic double pe; // longitude public double pn; // dimensi public enpoint () {{{{{{{{{{) {{{{{{) {{{{{{) {{{{{) {{{) = new decimalformat ("0.000000"); return this.id+"#"+this.pn+","+this.pe;} public string getTestString () {decimalformat df = new decimalformat ("0.0000000"); return df.format (this.pn), "+df.prorm. getResultString () {decimalformat df = new decimalformat ("0.000000"); return this.id+"#"+df.format (this.pn)+","+df.format (this.pe);}@overridepublic int compareto (enpoint) {ife.pe);@overDidepublic int compareto (enpoint) {if ini. lain jika (this.id> Other.id) return1; elsereturn0;}}(2) lintasan kompresimain.java
package cc.xidian.main;import java.io.*;import java.text.DecimalFormat;import java.util.*;import java.util.List;/*** Created by hadoop on 2015/12/19.*/public class TrajectoryCompressionMain{public static void main(String[] args)throws Pengecualian {// ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ArrayList <Enpoint> (); // Catatan Asli Latitude dan Longitude Koordinat Array ArrayList <Enpoint> pgpsarrayFilter = ArrayList baru <Enpoint> (); // Latitude dan Longitude ArrayList LatayList <enpoint> Longed dan Longed Lataysort = LatayList = Encondined <) () () () LATUDE/LATUDE/LATUDEDED LATUDE = ENCOUNDED () (ENPOIND/PGPSARRAYFILTERSORT = NEWR ARRAYLIST <) () () () LATUBIDE/LATUDED LATIUDE = ENCOUNDED () () () LATUDE/LATUDED LATIDED = LATUDE LATUDET = ENCOUNDET <); File("2007-10-14-GPS.log");//Original data file object File oGPS = new File("2015-12-25-GPS-Result.log");//Filtered result data file object//Keep the original latitude and longitude data file after being converted into degrees, keeping the format as "ID#Large and longitude value, latitude value", where the longitude and dimension units are degrees, and keep the 6-digit Angka-angka setelah file titik desimal finitgpspoint = file baru ("2007-10-14-gps-enpoint.log"); // Simpan file data yang dikonversi dari titik koordinat lintang dan bujur asli setelah file ftestinitpoint = fitur baru dan poude found pooftil original dan lat orisinal dan lat orisinal pooftil-inittestpoint. File ("2015-12-25-gps-filtertestpoint.log"); // Digunakan untuk file data titik koordinat lintang dan bujur yang difilter simulation//------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- pgpsarrayInit); // Tulis data titik lintang dan bujur asli yang dikonversi ke dalam file system.out.println (pgpsArrayInit.size ()); // output jumlah lintang asli dan titik bujur asli coordinates//---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 30.0; // Atur ambang batas jarak maksimum pgpsarrayfilter.add (pgpsarrayInit.get (0)); // Dapatkan koordinat dari lintang asli dan titik bujur pertama dan tambahkannya ke pgpsarrayfilter yang difilter (pgpsarrayinit.get (pgpsarray-pt. titik lintang dan bujur dan menambahkannya ke array enpoint yang difilter [] enpinit = enpoint baru [pgpsarrayinit.size ()]; // Gunakan array titik untuk menerima semua koordinat titik untuk kompresi iterator berikutnya (enpoint> iinit = pgpsarrayinit.iterator (); int jj = 0; whining = whining. iInit.next();jj++;}//Copy the coordinates of the point in ArrayList into the point array int start = 0;//Start subscript int end = pGPSArrayInit.size()-1;//End subscript TrajCompressC(enpInit,pGPSArrayFilter,start,end,DMax);//DP compression algorithm System.out.println (pgpsarrayfilter.size ()); // output dikompresi points//---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Enpoint [pgpsarrayfilter.size ()]; // Gunakan array poin untuk menerima koordinat titik yang difilter, untuk iterator penyortiran berikut <Enpoint> if = pgpsarrayFilter.iterator (); int i = 0; while (if.hasnext ()) {enpfilter (i]; if.next (); array array point.sort (enpfilter); // urutkan untuk (int j = 0; j <enpfilter.length; j ++) {pgpsarrayfiltersort.add (enpfilter [j]); // Tuliskan koordinat titik yang diurutkan menjadi array baru Array} // ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- pgpsarrayFilterSort); // Tulis titik data lintang dan bujur yang difilter ke dalam file simulasi, formatnya adalah "bujur, dimensi" // ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- getMeandisterror (pgpsarrayinit, pgpsarrayfiltersort); // temukan kesalahan rata -rata System.out.println (mderror); // ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- (ganda) pgpsarrayfilter.size ()/pgpsarrayinit.size ()*100; // Temukan laju kompresi System.out.println (Crate); // ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- dan rasio kompresi writeFilterPointToFile(oGPS,pGPSArrayFilterSort,mDError,cRate);//----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- @param FGPS: File data sumber* @return pgpsarrayInit: return arraylist array yang menyimpan semua koordinat poin* @throws Exception*/Public Static ArrayList <Enpoint> geteNpointFromFile (file fgps) Lempar Pengecuali ArrayList<ENPoint>();if(fGPS.exists()&&fGPS.isFile()){InputStreamReader read = new InputStreamReader(new FileInputStream(fGPS));BufferedReader bReader = new BufferedReader(read);String str;String[] strGPS;int i = 0;while((str = breader.readline ())! = null) {strgps = str.split ("); enpoint p = new enpoint (); p.id = i; i ++; p.pe = (dftodu (strgps [3])); p.pn = (dftodu (strgps [5])); pgpsrarray.add (dftodu (strgps [5])); pgpsrarray. pGPSArray;}/*** Function function: Write the latitude and longitude coordinates, average distance error, and compression ratio of the filtered point to the result file* @param outGPSFile: result file* @param pGPSPointFilter: filtered point* @param mDerror: average distance error* @param cRate: compression ratio* @throws Exception*/public static void writeFilterPointToFile(File OutgpsFile, ArrayList <Enpoint> PGPSPointFilter, Double Mderror, Double Crate) melempar Exception {iterator <Enpoint> ifilter = pgpspointfilter.iterator (); randomAccessFile rfilter = randomAccsfile (outgpsfile, "rw"); ifilter.next (); string sfilter = p.getResultString ()+"/n"; byte [] bfilter = sfilter.getbytes (); rfilter.write (bfilter);} string strmc = "#"+Integer.tostring (pgpspointfilter.size ())+","+double.tostring (mderror)+","+double.tostring (crate)+"%"+"#"+"/n"; byte [] bmc = strmc.getBytes();rFilter.write(bmc);rFilter.close();}/*** Function function: Save the converted original latitude and longitude data points into a file* @param outGPSFile* @param pGPSPointFilter* @throws Exception*/public static void writeInitPointToFile(File outGPSFile,ArrayList<ENPoint> PGPSPointFilter) melempar Exception {iterator <Enpoint> ifilter = pgpspointfilter.iterator (); acak ACCEACCESSFILE rfilter = RandomAccessFile baru (outgpsfile, "rw"); while (ifilter.hasnext ()) {enpoint p = ifilter.next (); byte (d.) {{iNpoint p = ifilter.next (); bFilter = sFilter.getBytes();rFilter.write(bFilter);}rFilter.close();}/*** Function function: Write latitude and longitude point coordinate data in the array into the test file for visual testing* @param outGPSFile: file object* @param pGPSPointFilter: point array* @throws Exception*/public static void WriteTestPointToFile (File OutgpsFile, ArrayList <Enpoint> PGPSPointFilter) melempar Exception {iterator <Enpoint> ifilter = pgpspointFilter.iterator (); randomAccessFile rfilter = randomAccessFile (outgpsfile, "rw"); ifilter.next (); String sfilter = p.gettestString ()+"/n"; byte [] bfilter = sfilter.getbytes (); rfilter.write (bfilter);} rfilter.close ();}/*** Fungsi fungsi: konversi latitude dan longitude koordinat ke dalam koordinat (); Fungsi Lated -LATIDE @LATIUDE @LATIBUDE* @Return: Mengembalikan data derajat untuk dftodu ganda statis*/publik yang sesuai (string str) {int indexd = str.indexof ('.'); string strm = str.substring (0, indexd-2); string strn = str.substring (indexd-2); double d = double.parsedouBle (strm)/double. Enam tempat desimal dari angka ganda* @param D: Nomor ganda asli* @Return mengembalikan angka ganda yang dikonversi*/public static getspointsix (double d) {decimalformat df = new decimalformat ("0,000000" fungsi pa dan point point. Metode Menggunakan Area Segitiga (Temukan Menggunakan Formula Helen). Math.ABS (Geodist (Pa, PX)); Double C = Math.Abs (Geodist (Pb, PX)); Double P = (A+B+C) /2.0; Double S = Math.sqrt (MATH.ABS ATIGA (PA)*(PB)*(PC))); Double D = S*2.0/FUNGSI PAT; titik lintang dan bujur yang tidak dapat dipahami* @param pa: titik awal* @param pb: titik akhir* @return jarak: jarak*/geodist ganda statis public (enpoint pa, enpoint pb) {double radlat1 = rad (pa.pn); radlat2 = rad (pb.pn); double_lon = delta = rad -pa.po.po.po.po.po.p.pn.pn); double = delta = rad - pa.po.po.po.po.p.pn); double = delta = delta = rad -pa.po.po.po.p.pn.pn.pn); double_lon = rad -pa.po.po. Math.cos(radLat2) * Math.sin(delta_lon);double top_2 = Math.cos(radLat1) * Math.sin(radLat2) - Math.sin(radLat1) * Math.cos(radLat2) * Math.cos(delta_lon);double top = Math.sqrt(top_1 * top_1 + top_2 * top_2);double bottom = Math.sin (radlat1) * math.sin (radlat2) + math.cos (radlat1) * math.cos (radlat2) * math.cos (delta_lon); delta double_sigma = math.atan2 (atas, bagian bawah); jarak ganda = delta_sigma * 6378137; Angle* @Keturn The Radian*/Public Static Double Rad (Double D) {return d* Math.pi/180.0;}/*** Fungsi Fungsi: Menurut batas jarak maksimum, lintasan asli koordinasi @paramin point @param @param @parape. coordinate array* @param start: start subscript* @param end: endpoint subscript* @param DMax: prespecified maximum distance error*/public static void TrajCompressC(ENPoint[] enpInit,ArrayList<ENPoint> enpArrayFilter,int start,int end,double DMax){if(start < end){//Recursive condition double maxDist = 0;//Maximum distance int cur_pt = 0; // subskrip saat ini untuk (int i = start+1; i <end; i ++) {double curdist = disttosmegmegment (enpinit [start], enpinit [end], enpinit [i]); // jarak dari titik saat ini ke segmen baris yang sesuai if (curdist> maxdist) {maxdist = maxdist = oMOMIM; Jarak dan titik yang sesuai dari jarak maksimum} // Jika jarak maksimum saat ini lebih besar dari kesalahan jarak maksimum jika (maxdist> = dmax) {enparrayfilter.add (enpinit [cur_pt]); // Tambahkan titik saat ini ke dalam array yang difilter // Disassemble, masing -masing poin yang disaring, masing -masing poin yang difilter, poords, dan meremehkan poin yang difilter. TrajCompressc (enpinit, enparrayfilter, start, cur_pt, dmax); Koordinat* @Return: Kembalikan jarak rata -rata*/getMeandisterror statis ganda statis (arraylist <Spoint> pgpsarrayInit, arraylist <spoint> pgpsarrayfilTerSort) {sumdist ganda = 0,0; untuk (int i = 1; i <pgpsarrayfiltsort.size (); untuk (int i = 1; i <pgpsarrayfilTerSort.size (); untuk (int i = 1; i <pgpsarrayfilTerSort.size (); pGPSArrayFilterSort.get(i-1).id;int end = pGPSArrayFilterSort.get(i).id;for (int j=start+1;j<end;j++){sumDist += distToSegment(pGPSArrayInit.get(start),pGPSArrayInit.get(end),pGPSArrayInit.get(j));}}double meansDist = sumdist/(pgpsarrayInit.size ()); return meDist;}}Hasil Prosedur Bagian IV
4.1 Hasil Output Program
Hasil Terkompresi:
(1) jumlah total poin: 140 poin; (2) Kesalahan jarak rata -rata: 7.943786; (3) Tingkat Kompresi: 4.4444%
4.2 Hasil Simulasi
Setelah kompresi lintasan, kami mengonversi titik koordinat lintang dan bujur asli menjadi titik koordinat lintang dan bujur yang dikompresi dan disaring. Kami menulis dua titik ini koordinat data menjadi dua file, dan kemudian menggambar lintasan sebelum dan sesudah kompresi sesuai dengan dua file ini, dan membandingkannya. Berdasarkan hasil perbandingan, kita dapat melihat apakah algoritma kompresi lintasan kita efektif. Hasil perbandingan akhir ditunjukkan pada Gambar 4.1:
Ringkasan Bagian 5
Selama proses penulisan program ini, saya mengalami berbagai masalah dan belajar banyak pengalaman pemrograman. Berikut ini adalah ringkasan dari masalah dan solusi yang dihadapi, dan akhirnya mengajukan saran untuk perbaikan untuk kekurangan program.
5.1 Masalah dan solusi yang dihadapi
Pertanyaan 1: Lintang dan bujur koordinat masalah pesanan
Solusi: Parameter dalam rumus jarak adalah bahwa garis lintang di depan dan bujur ada di belakang, dan urutan titik koordinat lintang dan bujur perlu disesuaikan.
Pertanyaan 2: Jarak tidak bisa negatif
Solusi: Pastikan jarak yang ditemukan tidak dapat negatif, tambahkan fungsi nilai absolut.
Pertanyaan 3: Detail Implementasi Algoritma DP
Solusi: Saya mulai menggunakan ArrayList Array untuk menyelesaikan masalah subskrip. Ada kesalahan besar saat memecahkan rekursif. Kemudian, saya beralih untuk menggunakan subskrip array biasa untuk rekursi, dan hasilnya jauh lebih baik.
5.2 Kekurangan dan prospek yang ada
(1) Saat melakukan kompresi lintasan, algoritma DP adalah algoritma paling sederhana dan bukan yang terbaik. Beberapa algoritma dengan hasil yang baik dapat digunakan untuk melakukan kompresi lintasan lagi;
(2) Catatan data dari percobaan ini adalah 3.150, dan jumlah data tidak besar. Apa yang harus saya lakukan jika ada 1 miliar data? Kami dapat mempertimbangkan perangkat keras, terdistribusi, pemrosesan data, segmentasi data, dan gudang data dengan kinerja yang baik.
Di atas adalah konten lengkap dari artikel ini tentang kode terperinci algoritma Douglas-Peucker untuk pemrograman Java untuk mengimplementasikan kompresi lintasan. Saya harap ini akan membantu semua orang. Jika ada kekurangan, silakan tinggalkan pesan untuk menunjukkannya. Terima kasih teman atas dukungan Anda untuk situs ini!