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Produktbild: Nachbarschaftssuche in Mengen von planaren, nicht-konvexen, nicht-überschneidenden Polygonen | Konstantin Sokolov
Produktbild: Nachbarschaftssuche in Mengen von planaren, nicht-konvexen, nicht-überschneidenden Polygonen | Konstantin Sokolov

Nachbarschaftssuche in Mengen von planaren, nicht-konvexen, nicht-überschneidenden Polygonen

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Studienarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich Informatik - Allgemeines, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Mensch-Maschine-Interaktion), Sprache: Deutsch, Abstract: Zwei Polygone sind benachbart wenn sie gemeinsame Kantensegmente teilen ( Kanten-

Nachbarschaft ) oder wenn sie gemeinsame Punkte auf einer Kante besitzen ( Punkt-

Nachbarschaft ) oder wenn sie sich gar nicht berühren, sondern in einer gewissen Nähe zueinander liegen ( lose Nachbarschaft ). Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit

Verfahren zur Auffindung dieser drei Arten von Nachbarschaftsbeziehungen in Mengen

von planaren, nicht-konvexen sich nicht-überschneidenden Polygonen. Nach der Vorstellung

eines bereits bekannten Algorithmus zur Kanten-Nachbarschaft -Suche werden im

Hauptteil der Arbeit die beiden Algorithmen zur Auffindung der Punkt-Nachbarschaft

und der losen Nachbarschaft entwickelt. Im worst case liegt die Zeitkomplexität dieser

beiden Algorithmen in O(m²) (wobei m die Gesamtanzahl aller Kanten bzw. Eckpunkte

ist). Eine Sortierung aller Eckpunkte nach der x-Koordinate und eine anschließende, effiziente Vorauswahl führen in der Praxis jedoch zu einem vielfachen Speedup der

Laufzeiten (im Vergleich zu einer rein quadratischen Zeitkomplexität). Durch die Tatsache,

dass die beiden Algorithmen hochgradig parallelisierbar sind, kann ein weiterer

Speedup erreicht werden. Diese Möglichkeit wird zum Schluss der Arbeit diskutiert.

Produktdetails

Erscheinungsdatum
28. März 2010
Sprache
deutsch
Untertitel
3. Auflage.
Auflage
3. Auflage
Seitenanzahl
44
Autor/Autorin
Konstantin Sokolov
Verlag/Hersteller
Produktart
kartoniert
Gewicht
79 g
Größe (L/B/H)
210/148/4 mm
ISBN
9783640577101

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