Быстрый способ группировки близлежащих точек (x, y) [дублировать]
Если вы не инициализировали ссылочный тип и хотите установить или прочитать одно из его свойств, он будет генерировать исключение NullReferenceException.
Пример:
Person p = null;
p.Name = "Harry"; // NullReferenceException occurs here.
Вы можно просто избежать этого, проверив, является ли переменная не нулевой:
Person p = null;
if (p!=null)
{
p.Name = "Harry"; // Not going to run to this point
}
Чтобы полностью понять, почему выбрано исключение NullReferenceException, важно знать разницу между типами значений и ссылочные типы .
Итак, если вы имеете дело со типами значений, NullReferenceExceptions не может произойти. Хотя вам нужно поддерживать оповещение при работе со ссылочными типами!
Только ссылочные типы, как следует из названия, могут содержать ссылки или буквально буквально ничто (или «нуль»). Если типы значений всегда содержат значение.
Типы ссылок (эти должны быть проверены):
- динамический
- объект
- string
Типы значений (вы можете просто игнорировать эти):
- Числовые типы
- Интегральные типы
- Типы с плавающей запятой
- decimal
- bool
- Пользовательские структуры
3 ответа
Я посмотрел на разные библиотеки и нашел их настолько сложными, что не мог понять ни слова, поэтому решил создать свой собственный алгоритм кластеризации
Здесь идет мой код в Java
static int OFFSET = 268435456;
static double RADIUS = 85445659.4471;
static double pi = 3.1444;
public static double lonToX(double lon) {
return Math.round(OFFSET + RADIUS * lon * pi / 180);
}
public static double latToY(double lat) {
return Math.round(OFFSET
- RADIUS
* Math.log((1 + Math.sin(lat * pi / 180))
/ (1 - Math.sin(lat * pi / 180))) / 2);
}
// Это вычисляет расстояние между пикселами между длинными точками буксировки на определенном уровне масштабирования
public static int pixelDistance(double lat1, double lon1, double lat2,
double lon2, int zoom) {
double x1 = lonToX(lon1);
double y1 = latToY(lat1);
double x2 = lonToX(lon2);
double y2 = latToY(lat2);
return (int) (Math
.sqrt(Math.pow((x1 - x2), 2) + Math.pow((y1 - y2), 2))) >> (21 - zoom);
}
// Основная функция, которая фактически вычисляет кластеры 1. ArrayList длинных точек lat повторяется до длины. 2. внутренняя петля копия того же самого arraylist повторяется из i + 1 позиции, т.е. оставляя индекс верхнего цикла 3. 0-й элемент берется как центр центроида, а все остальные точки сравниваются, если их расстояние в пикселях очень мало добавляется в кластер 4. удалить все элементы из верхнего arraylist и копировать arraylist, которые сформировали кластер 5, перезапустить процесс, повторно инициализируя индекс от 0; 6, если выбранный центроид не имеет кластеров, тогда этот элемент не удаляется
static ArrayList<Cluster> cluster(ArrayList<Marker> markers, int zoom) {
ArrayList<Cluster> clusterList = new ArrayList<Cluster>();
ArrayList<Marker> originalListCopy = new ArrayList<Marker>();
for (Marker marker : markers) {
originalListCopy.add(marker);
}
/* Loop until all markers have been compared. */
for (int i = 0; i < originalListCopy.size();) {
/* Compare against all markers which are left. */
ArrayList<Marker> markerList = new ArrayList<Marker>();
for (int j = i + 1; j < markers.size();) {
int pixelDistance = pixelDistance(markers.get(i).getLatitude(),
markers.get(i).getLongitude(), markers.get(j)
.getLatitude(), markers.get(j).getLongitude(),
zoom);
if (pixelDistance < 40) {
markerList.add(markers.get(i));
markerList.add(markers.get(j));
markers.remove(j);
originalListCopy.remove(j);
j = i + 1;
} else {
j++;
}
}
if (markerList.size() > 0) {
Cluster cluster = new Cluster(clusterList.size(), markerList,
markerList.size() + 1, originalListCopy.get(i)
.getLatitude(), originalListCopy.get(i)
.getLongitude());
clusterList.add(cluster);
originalListCopy.remove(i);
markers.remove(i);
i = 0;
} else {
i++;
}
/* If a marker has been added to cluster, add also the one */
/* we were comparing to and remove the original from array. */
}
return clusterList;
}
Just pass in your array list here containing latitude and longitude
then to display clusters
here goes the function
@Override
public void onTaskCompleted(ArrayList<FlatDetails> flatDetailsList) {
LatLngBounds.Builder builder = new LatLngBounds.Builder();
originalListCopy = new ArrayList<FlatDetails>();
ArrayList<Marker> markersList = new ArrayList<Marker>();
for (FlatDetails detailList : flatDetailsList) {
markersList.add(new Marker(detailList.getLatitude(), detailList
.getLongitude(), detailList.getApartmentTypeString()));
originalListCopy.add(detailList);
builder.include(new LatLng(detailList.getLatitude(), detailList
.getLongitude()));
}
LatLngBounds bounds = builder.build();
int padding = 0; // offset from edges of the map in pixels
CameraUpdate cu = CameraUpdateFactory.newLatLngBounds(bounds, padding);
googleMap.moveCamera(cu);
ArrayList<Cluster> clusterList = Utils.cluster(markersList,
(int) googleMap.getCameraPosition().zoom);
// Removes all markers, overlays, and polylines from the map.
googleMap.clear();
// Zoom in, animating the camera.
googleMap.animateCamera(CameraUpdateFactory.zoomTo(previousZoomLevel),
2000, null);
CircleOptions circleOptions = new CircleOptions().center(point) //
// setcenter
.radius(3000) // set radius in meters
.fillColor(Color.TRANSPARENT) // default
.strokeColor(Color.BLUE).strokeWidth(5);
googleMap.addCircle(circleOptions);
for (Marker detail : markersList) {
if (detail.getBhkTypeString().equalsIgnoreCase("1 BHK")) {
googleMap.addMarker(new MarkerOptions()
.position(
new LatLng(detail.getLatitude(), detail
.getLongitude()))
.snippet(String.valueOf(""))
.title("Flat" + flatDetailsList.indexOf(detail))
.icon(BitmapDescriptorFactory
.fromResource(R.drawable.bhk1)));
} else if (detail.getBhkTypeString().equalsIgnoreCase("2 BHK")) {
googleMap.addMarker(new MarkerOptions()
.position(
new LatLng(detail.getLatitude(), detail
.getLongitude()))
.snippet(String.valueOf(""))
.title("Flat" + flatDetailsList.indexOf(detail))
.icon(BitmapDescriptorFactory
.fromResource(R.drawable.bhk_2)));
}
else if (detail.getBhkTypeString().equalsIgnoreCase("3 BHK")) {
googleMap.addMarker(new MarkerOptions()
.position(
new LatLng(detail.getLatitude(), detail
.getLongitude()))
.snippet(String.valueOf(""))
.title("Flat" + flatDetailsList.indexOf(detail))
.icon(BitmapDescriptorFactory
.fromResource(R.drawable.bhk_3)));
} else if (detail.getBhkTypeString().equalsIgnoreCase("2.5 BHK")) {
googleMap.addMarker(new MarkerOptions()
.position(
new LatLng(detail.getLatitude(), detail
.getLongitude()))
.snippet(String.valueOf(""))
.title("Flat" + flatDetailsList.indexOf(detail))
.icon(BitmapDescriptorFactory
.fromResource(R.drawable.bhk2)));
} else if (detail.getBhkTypeString().equalsIgnoreCase("4 BHK")) {
googleMap.addMarker(new MarkerOptions()
.position(
new LatLng(detail.getLatitude(), detail
.getLongitude()))
.snippet(String.valueOf(""))
.title("Flat" + flatDetailsList.indexOf(detail))
.icon(BitmapDescriptorFactory
.fromResource(R.drawable.bhk_4)));
} else if (detail.getBhkTypeString().equalsIgnoreCase("5 BHK")) {
googleMap.addMarker(new MarkerOptions()
.position(
new LatLng(detail.getLatitude(), detail
.getLongitude()))
.snippet(String.valueOf(""))
.title("Flat" + flatDetailsList.indexOf(detail))
.icon(BitmapDescriptorFactory
.fromResource(R.drawable.bhk5)));
} else if (detail.getBhkTypeString().equalsIgnoreCase("5+ BHK")) {
googleMap.addMarker(new MarkerOptions()
.position(
new LatLng(detail.getLatitude(), detail
.getLongitude()))
.snippet(String.valueOf(""))
.title("Flat" + flatDetailsList.indexOf(detail))
.icon(BitmapDescriptorFactory
.fromResource(R.drawable.bhk_5)));
}
else if (detail.getBhkTypeString().equalsIgnoreCase("2 BHK")) {
googleMap.addMarker(new MarkerOptions()
.position(
new LatLng(detail.getLatitude(), detail
.getLongitude()))
.snippet(String.valueOf(""))
.title("Flat" + flatDetailsList.indexOf(detail))
.icon(BitmapDescriptorFactory
.fromResource(R.drawable.bhk_2)));
}
}
for (Cluster cluster : clusterList) {
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inMutable = true;
options.inPurgeable = true;
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(),
R.drawable.cluster_marker, options);
Canvas canvas = new Canvas(bitmap);
Paint paint = new Paint();
paint.setColor(getResources().getColor(R.color.white));
paint.setTextSize(30);
canvas.drawText(String.valueOf(cluster.getMarkerList().size()), 10,
40, paint);
googleMap.addMarker(new MarkerOptions()
.position(
new LatLng(cluster.getClusterLatitude(), cluster
.getClusterLongitude()))
.snippet(String.valueOf(cluster.getMarkerList().size()))
.title("Cluster")
.icon(BitmapDescriptorFactory.fromBitmap(bitmap)));
}
}
ANY QUESTIONS OR DOUBTS PLEASE ASK WILL CLEAR THEM ALL ...........THANKS
-
1– Parag S. Chandakkar 28 February 2014 в 22:14
-
2– Corley Brigman 28 February 2014 в 22:28
-
3– user1530779 7 March 2014 в 09:37
-
4– Ayush 6 June 2014 в 00:04
-
5– user1530779 10 July 2014 в 19:34
Вы можете посмотреть на индексирование всех своих точек, используя схему QuadTile , а затем, основываясь на масштабе, дальше вниз по четырем трекам. Все аналогично расположенные точки будут рядом друг с другом в вашем индексе, что позволяет эффективно выполнять кластеризацию.
QuadTiles - пример Morton Codes , и есть пример python, связанный из этой статьи в википедии, которая может помочь.
В Google Maps Hacks есть хак «Hack 69. Кластерные маркеры на высоких уровнях масштабирования» .
Также см. Википедия о алгоритмах кластеризации .
-
1– fallaciousreasoning 10 December 2015 в 00:09