在map / 2d數組中找到最接近的（幾何上）非零值

Question

我有一個二維數組，表示來自圖片的選擇性數據。 所有無用的數據都設置為0。從兩個索引中，我需要找到最接近的值-幾何上-到索引（代表坐標）不為0的值。

到目前為止，我的方法是以圓為單位檢查以興趣點為中心的值，並在每經過一個沒有非零值的圓通過后增加半徑。

該方法的復雜度似乎是指數級的，並且當最近點的距離超過約25個像素時，程序將花費很長時間。

您對采用其他方法/現有算法有什么建議嗎？

編輯：每個請求，我當前的代碼如下：

        int height;
        int width;
        ushort[,] _2dfat;

        private ushort getAssociatedFat(int centerX, int centerY) 
        {
            int radiusmax = (int)Math.Ceiling(Math.Sqrt(Math.Pow(height,2) + Math.Pow(width, 2) + 1));
            return getAssociatedFat(1, centerX, centerY,radiusmax); 
        }

        private ushort getAssociatedFat(int radius, int centerX, int centerY,int radiusmax) //RECURSIVE METHOD: requires extensive analysis and testing
        {

            ushort max=circleSym8(centerX, centerY, radius);
            if (max != 0) return max;
            else if (radius <= radiusmax)
                return getAssociatedFat(radius + 1, centerX, centerY, radiusmax);
            else 
            { 
                MessageBox.Show("WARNING: empty fat array/image"); 
                return 0; 
            }
        }

        private ushort getMax(ushort max, int x, int y)
        {
            try
            {
                if (_2dfat[y, x] == 0) return max;
                else if (_2dfat[y, x] > max) return _2dfat[y, x];
                else return max;
            }
            catch (IndexOutOfRangeException) { return max; }


        }

        private ushort circleSym8(int xCenter, int yCenter, int radius)
        {
            int x, y, r2;
            r2 = radius * radius;
            ushort max=0;
            max=getMax(max, xCenter, yCenter + radius);
            max = getMax(max, xCenter, yCenter - radius);
            max = getMax(max, xCenter + radius, yCenter);
            max = getMax(max, xCenter - radius, yCenter);

            y = radius;
            x = 1;
            y = (int)(Math.Sqrt(r2 - 1) + 0.5);
            while (x < y)
            {
                max = getMax(max, xCenter + x, yCenter + y);
                max = getMax(max, xCenter + x, yCenter - y);
                max = getMax(max, xCenter - x, yCenter + y);
                max = getMax(max, xCenter - x, yCenter - y);
                max = getMax(max, xCenter + y, yCenter + x);
                max = getMax(max, xCenter + y, yCenter - x);
                max = getMax(max, xCenter - y, yCenter + x);
                max = getMax(max, xCenter - y, yCenter - x);
                x += 1;
                y = (int)(Math.Sqrt(r2 - x * x) + 0.5);
            }
            if (x == y)
            {
                max = getMax(max, xCenter + x, yCenter + y);
                max = getMax(max, xCenter + x, yCenter - y);
                max = getMax(max, xCenter - x, yCenter + y);
                max = getMax(max, xCenter - x, yCenter - y);
            }
            return max;
        }

Answer 1

您可以將有趣的數據作為點存儲在四叉樹或kd樹中，並以這種方式執行范圍搜索。 這些數據結構已針對您正在執行的查找進行了優化，並會降低每次搜索的復雜性。

我設想了一個足夠的Quadtree實現，它提供了以下內容：

// Given some point in the quadtree, walk upwards and outwards
// returning points found ordered by distance
var nearestNeighbor = quadTree.Neighbors(point)
                              .OrderBy(pp => point.Distance(pp))
                              .First();