[发明专利]一种大批量二维点数据中坐标快速匹配的方法

权利要求书

1.批量二维点数据中坐标快速匹配的方法，包括对现存的大量二维点数据进行复合组织与坐标的快速匹配过程，具体步骤如下：

步骤1: 对于现有的一批量二维坐标点数据,首先获取所有二维点数据所在的包络矩形:该包络矩形的两个边分别平行于坐标轴的X轴和Y轴, 其中X轴方向的最小值(Xmin)为所有点数据X坐标的最小值，X轴方向的最大值(Xmax)为所有点数据X坐标的最大值；同样的方法获得该包罗矩形的Y轴方向的坐标范围（(Ymin)，(Ymax)）， 如此得到能够包围所有二维点数据的包络矩形;

步骤2: 将上述包络矩形沿X轴方向以及Y轴方向按照固定的长、宽进行格网分解，分解后的小格网长、宽设为上述包络矩形长和宽的1/5至1/100； 

    步骤3： 将所有的点坐标分配到每个格网中：即通过坐标计算获得每个二维点(x,y)“所属”的小格网，在每个小格网中存储其所“包含”的二维点的指针；采用下列计算公式即可计算其应该归附的小矩形格网的序列号：设X方向上的格网序号从0开始，沿X正方向；Y方向上的格网序号从0开始，沿Y正方向，则点坐标（x，y）所对应的格网序列号为：

X_n =  [(x-Xmin)/Lx]；  Lx: 为矩形小格网的X方向上的长度；符号[ ]表示去余取整运算；

Y_n=  [(y-Ymin)/Ly]；   Ly: 为矩形小格网的Y方向上的长度；符号[ ]表示去余取整运算；

    然后将当前二维点对象的指针保存到该小矩形网格(X_n,Y_n)的变量中(即将该点“归附”到该小矩形格网中)，按照这种方法将所有二维点对象归附到其所对应的小格网中；

步骤4：然后，设定二维点的排序准则,基于这种准则,对分配到每个小格网内的二维点集数据对象再采用二叉树结构进行组织；设定基于点坐标的排序方法:对于两个二维点,首先按照x坐标大小确定坐标点的“排序”；如果x坐标相同，则进一步按照 y坐标的大小确定坐标点的“排序”；如果y坐标也相同 ，则认为该两点相同（相等）；至此完成对大量二维点数据的复合组织，该过程需要进行一次；

步骤5: 在对现有的大批量二维点数据进行上述的复合组织后,根据任意二维点的坐标 (x₀,y₀)进行查询匹对，快速查找到该坐标对应的二维点对象:

首先，第一次匹配过程，根据其坐标数值(x₀,y₀)计算其对应的格网序号（X_n ,Y_n），确定其所在格网：

X_n =  [(x₀-Xmin)/Lx];  

   Xmin:为包络矩形X方向的坐标最小值

   Lx: 为小矩形格网的X方向上的长度；

   符号[ ]表示去余取整运算；

Y_n=  [(y₀-Ymin)/Ly];  

  Ymin:为包络矩形Y方向的坐标最小值

     Ly: 为矩形小格网的Y方向上的长度；

    符号[ ]表示去余取整运算；

确定格网后，在该小格网中进行第二次匹配过程:通过当前的坐标数值(x₀,y₀),在以二叉数结构存储于该小格网内的二维点集对象中进行比对匹配搜索,快速得到该坐标所对应的实体二维点对象。

2.根据权利要求1所述的批量二维点数据中坐标快速匹配的方法，其中，步骤4中对每个小格网内的二维点集按设定排序准则进行二叉树进行组织，采用C++标准模板库中的set容器进行，该set算法容器实现了二叉树数据结构的组织算法。

3.根据权利要求2所述的批量二维点数据中坐标快速匹配的方法，其中，步骤5的第二次匹配时，直接调用set容器的搜索算法即获得对应的结果。