二维形式构成点设计 具有二维矩形点阵的简单晶格

论文详细介绍了如何在二维高效点阵中，以圆形模式地检索点。通过结合距离计算优化和分层次补充迭代，可以实现如从中心向外扩散的动画效果。文章还探讨了三角函数在生成圆形路径中的应用，并提供了Java示例代码和性能考量，旨在帮助开发者实现复杂的UI动画和数据检索功能。理解问题：二维点阵的圆形检索功能索需求

在图形渲染、游戏开发或数据可视化领域中，我们经常需要在一个预先生成的二维点阵中，根据某个中心点的距离，以圆形模式选择、高亮或操作这些点。一个常见的场景是实现视觉动画，例如让点从中心向外依次消失，或者在特定的圆形区域内进行交互。

假设我们有一个点阵，其结构表示为一个三维阵列point_matrix[xn][yn][2]。其中，xn 和 yn 分别是点在逻辑网格中的X和Y索引，point_matrix[xn][yn][0] 存储该点的屏幕X坐标，point_matrix[xn][yn][1] 存储该点的屏幕Y坐标。我们的核心目标是高效地查找所有与给定中心点距离在特定半径范围内的点。核心方法：基于距离的搜索与优化

最直接且在大多数情况下足够的方法是遍历所有点，并计算它们到指定中心点的欧几里得距离。1. 距离计算原理

给定一个点P(x，y)和一个中心点C(cx，cy)，它们之间的欧几里得距离d可以通过勾股定理计算：d = sqrt((x - cx)^2 (y - cy)^2)

要判断一个点是否在半径r的圆内（包括边界），我们只需检查d lt；= r。

MetaGPT推出的自然语言编程工具64查看详情2.性能优化：避免平方根损伤

平方根损伤（Math.sqrt()）通常比乘法和加法消耗更多CPU周期。在顶部距离大小的场景中，我们可以避免执行Math.sqrt()，直接比较距离的平方与半径的平方：d^2 = (x - cx)^2 (y - cy)^2如果d^2 lt；= r^2，则点在圆内。这种优化在需要大量点或间隔计算距离的场景中极其重要。3. 示例代码：搜索圆形区域内的点

以下示例展示了如何初始化一个点阵，并实现一个函数来搜索指定圆形区域内的点。

import java.util.ArrayList；import java.util.List；public class CircularPointRetriever { // 存储点阵数据的三维阵列 // point_matrix[xn][yn][0] 存储点的X坐标 // point_matrix[xn][yn][1] 存储点的Y坐标 private static int[][][] point_matrix； // 存储点阵的逻辑架构：lens[0] = x轴坐标，lens[1] = y轴积分 private static int[] lens； /** * 根据给定的宽度、高度和点间隔常量初始化点阵。

* * @param width 总宽度 * @param height 总高度 * @paramconstant 点之间的间隔 */ public static voidinitializePointMatrix(int width， int height， intconstant) { // 计算X轴和Y轴的开始填充，使点阵居中 int padding_X = (int) Math.floor((widthconstant) / 2f)； if (padding_X == 0) padding_X = (int) Math.floor(constant / 2)； int padding_Y = (int) Math.floor((heightconstant) / 2f)； if (padding_Y == 0) padding_Y = (int) Math.floor(constant / 2)； // 计算X轴和Y轴上的最大点索引 int max_xn = Math.round((width - (padding_X * 2)) / (float)constant)； int max_yn = Math.round((高度 - (padding_Y * 2)) / (float)constant)； point_matrix = new int[max_xn 1][max_yn 1][2]；lens = new int[2]； // 填充点阵 for (int yn = 0； yn lt；= max_yn； yn ) { int y = (int) (padding_Y (yn * Constant))； for (int xn = 0； xn lt；= max_xn； xn ) { int x = (int) (padding_X (xn *constant))； point_matrix[xn][yn][0] = x； point_matrix[xn][yn][1] = y； } } lens[0] = max_xn 1； // 实际X轴上的积分lens[1] = max_yn 1； //实际Y轴上的积分 System.out.println(quot；点阵初始化完成，共 quot； lens[0]登录后复制

以上就是在二维点阵中高效检索圆形区域内点的详细内容，更多请关注乐哥常识网其他相关文章！

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