बड़ी संख्या में सुविधाओं के साथ काम करते समय प्रदर्शन में सुधार के लिए एक बाउंडिंग बॉक्स स्थानिक सूचकांक का उपयोग करना आम है। जहां बड़ी संख्या में कार्यक्षेत्रों के साथ व्यक्तिगत ज्यामितीय के खिलाफ ऑपरेशन किए जाते हैं, क्या कोई समान अनुकूलन रणनीतियां मौजूद हैं?
उदाहरण के लिए, क्या कोई डेटा संरचनाएं मौजूद हैं जो बहुभुज, या संघ संचालन में बिंदु को गति दे सकती हैं?
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हुड के तहत, जीआईएस कई विशिष्ट डेटा संरचनाओं का उपयोग करते हैं, जिसमें विभिन्न प्रकार के क्वाडट्रैस, डीसीईएल आदि शामिल हैं, जो कम्प्यूटेशनल ज्यामिति पाठ्यपुस्तकों में वर्णित हैं। क्या आप इन कार्यान्वयन विवरणों के बारे में पूछ रहे हैं या क्या आप उन विधियों के बारे में पूछ रहे हैं जो स्क्रिप्टिंग भाषाओं के भीतर उपयोगकर्ताओं द्वारा नियोजित की जा सकती हैं?
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व्ह्यूबर
धन्यवाद, मुझे लगता है कि मुझे पाठ्यपुस्तकों को पढ़ने की आवश्यकता है। मेरे सवाल का मुद्दा यह था कि समय से पहले उन डेटा संरचनाओं की गणना कैसे की जा सकती है। क्या कोई पूर्व-संकलित कार्यान्वयन मौजूद है?
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मैथ्यू स्नेप
मैथ्यू, यह एक बड़ा सवाल है। वास्तव में एक प्रदर्शन-उन्मुख जीआईएस उपयोगकर्ताओं को बार-बार आवेदन के लिए डेटा संरचनाओं को पूर्वस्थापित करने के विकल्प प्रदान करेगा। जैसा कि यह खड़ा है, सॉफ्टवेयर विज्ञापन के रूप में "जीआईएस" आमतौर पर केवल "स्थानिक अनुक्रमित" के रूप में इस तरह के पूर्व-वर्गीकरण की पेशकश करता है, जबकि अधिक सामान्य-उद्देश्य वाला सॉफ़्टवेयर जो जीआईएस विश्लेषण भी कर सकता है, जैसे कि मैथमेटिका (या कुछ हद तक
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whuber
R) उपयोगकर्ता की पेशकश करेगा। ऐसी चीजों पर अधिक नियंत्रण।
मुझे लगता है कि समस्या 2 डी वस्तुओं के "भग्न प्रकृति" और अनिश्चित और असंतुलित वितरण सूचना घनत्व पर आधारित है।
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हुक्फिन