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ルックアップテーブルを使用する以外に、このような3次ベジエ曲線のパラメーター化アルゴリズムを最適化する別の方法はありますか？（この関数を1秒間に何度も呼び出す必要があるため、適切なパラメーター化のための5000ステップは、低速のPCには多すぎます）：

function parameterizeCurve(path, partArc, initialT)
{
   // curve length is already known and globally defined
   // brute force
   var STEPS = 5000; // > precision
   var t = 1 / STEPS;
   var aX=0;
   var aY=0;
   var bX=path[0], bY=path[1];
   var dX=0, dY=0;
   var dS = 0;
   var sumArc = 0;
   var arrT = new Array(Math.round(partArc)); 
   var z = 1;
   arrT[0] = -1;

   var oldpartArc = partArc;
   partArc = partArc - initialT;

   var j = 0;

   for (var i=0; i<STEPS; j = j + t) {
      aX = bezierPoint(j, path[0], path[2], path[4], path[6]);
      aY = bezierPoint(j, path[1], path[3], path[5], path[7]);

      dX = aX - bX;
      dY = aY - bY;
      // deltaS. Pitagora
      dS = Math.sqrt((dX * dX) + (dY * dY));
      sumArc = sumArc + dS;
      if (sumArc >= partArc) {
         arrT[z] = j; // save current t
         z++;
         sumArc = 0;
         partArc = oldpartArc;
      }
      bX = aX;
      bY = aY;
      i++;
   }

   return arrT;
}


    function bezierPoint(t, o1, c1, c2, e1) {
        var C1 = (e1 - (3.0 * c2) + (3.0 * c1) - o1);
        var C2 = ((3.0 * c2) - (6.0 * c1) + (3.0 * o1));
        var C3 = ((3.0 * c1) - (3.0 * o1));
        var C4 = (o1);

        return ((C1*t*t*t) + (C2*t*t) + (C3*t) + C4)
    }
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私が正しく推測した場合、あなたは曲線に沿って一定の速度で移動する3次ベジェ曲線のパラメーター化を考え出そうとしています。

では、なぜ5000ステップが必要なのですか？曲線に沿って移動できる最小値は1ピクセルです。ベジェは4つの制御点の凸包内にとどまるため、曲線の長さはポリラインの長さよりも短くなりP0 -> P1 -> P2 -> P3ます。したがって、その長さをピクセル単位で見つけて、（5000ではなく）使用します。

それが物事を十分にスピードアップするかどうか私に知らせてください。

于 2013-03-23T20:54:35.813 に答える