модель Form django. Включайте поля из связанных моделей

Эффективный способ вычислить эту область состоит в том, чтобы использовать алгоритм развертки. Давайте предположим, что мы развертываем вертикальную строку L (x) через объединение прямоугольников U:

• , в первую очередь, необходимо создать очередь событий Q, который является, в этом случае, заказанным списком всех x-координат (левых и правых) из прямоугольников.
• во время развертки, необходимо поддержать 1D datastructure, который должен дать Вам общую длину пересечения L (x) и U. Важная вещь состоит в том, что эта длина является постоянной между двумя последовательными событиями q и q' Q. Так, если l (q) обозначает общую длину L (q +) (т.е. L только на rightside q) пересеченный с U, область, развернутая L между событиями q и q', точно l (q) * (q' - q).
• просто необходимо подвести итог всех этих развернутых областей для получения общей.

Мы все еще должны решить 1D проблема. Вы хотите 1D структура, которая вычисляет динамично объединение (вертикальных) сегментов. Динамично, я подразумеваю, что Вы иногда добавляете новый сегмент, и иногда удаляете тот.

я уже детализировал в своем ответе на этот выходящий из строя вопрос о диапазонах , как сделать это статическим способом (который является на самом деле 1D развертка). Таким образом, если Вы хотите что-то простое, можно непосредственно применить это (путем перевычисления объединения для каждого события). Если Вы хотите что-то более эффективное, просто необходимо адаптировать его немного:

• предположение, что Вы знаете объединение сегментов S ₁ ... S_n состоит из, разделяет сегменты D ₁ ... D _k. Добавление S_n+1 очень легко, просто необходимо определить местоположение обоих концов S_n+1 amongs концы D₁... D _k.
• предположение, что Вы знаете объединение сегментов S ₁ ... S_n состоит из, разделяет сегменты D ₁ ... D _k, удаляя сегмент S _я (предполагающий, что S _я был включен в D_j) означаю повторно вычислять объединение сегментов, что D_j состоял из, кроме S _я (использование статического алгоритма).

Это - Ваш динамический алгоритм. Предположение, что Вы будете использовать отсортированные наборы с разовыми журналом запросами местоположения для представления D₁... D _k, это - вероятно, самый эффективный неспециальный метод, который можно получить.