最初に; 私はこれを学校の課題として行っています。そのため、スイープ ライン アルゴリズムを使用しています。私は先生から与えられた疑似コードに基づいています。
同じ機能を提供すると言われた平衡二分探索木の代わりに、TreeMap を使用して独自の実装を行いました。(これが本当かどうかはわかりませんが?)
ただし、適切な最終結果が得られず、その理由が本当にわかりません。私は自分自身を盲目的に見つめてきました。
以下は、実際の計算を実行するコードの一部です。ポイントリストの作成やその他の重要でないものは省略しました。
count = 0;
TreeMap<Double, Point> tree = new TreeMap<Double, Point>();
double dist = Double.POSITIVE_INFINITY;
// Sorts points on x-axis
Collections.sort(points);
// Gets left-most point
Point q = points.get(count++);
for (Point p : points) {
while (q.getX() < p.getX() - dist) {
tree.remove(q.getY());
q = points.get(count++);
}
NavigableSet<Double> keys = tree.navigableKeySet();
// Look at the 4 points above 'p'
int i = 1;
Iterator<Double> iterHi = keys.tailSet(p.getY()).iterator();
while (i <= 4 && iterHi.hasNext()) {
double tmp = p.distanceTo(tree.get(iterHi.next()));
if (tmp < dist) {
dist = tmp;
pClosest = p;
qClosest = q;
}
i++;
}
// Look at the 4 points below 'p'
i = 1;
Iterator<Double> iterLo = keys.headSet(p.getY()).iterator();
while (i <= 4 && iterLo.hasNext()) {
double tmp = q.distanceTo(tree.get(iterLo.next()));
if (tmp < dist) {
dist = tmp;
pClosest = p;
qClosest = q;
}
i++;
}
tree.put(p.getY(), p);
}
double finalDist = pClosest.distanceTo(qClosest);
編集: 疑似コードはhttp://pastebin.com/i0XbPp1aにあります。これは、先生がホワイトボードに書いたものから取ったメモに基づいています。
結果について: 次のポイント (X, Y) を使用: (0, 2) - (6, 67) - (43, 71) - (39, 107) - (189, 140)
~36 になるはずですが、~65 になっています。