Java随机生成长宽的矩形_java – 将正方形或矩形分解为大量随机大小的正方形或矩形...

提供的代码创建一个

k-d tree.您可以使用它在矩形上绘制线条,将其划分为更小的矩形.获得树后,可以按如下方式使用它将区域划分为这些矩形：

>在树的根部选择节点.

>通过这一点绘制一条垂直线.

>选择它的左子,在你刚刚通过它的父线绘制的线左侧的这一点画一条水平线(这条线在你刚绘制的线上停止).

>选择它是正确的孩子,在你刚刚通过它的父线绘制的线的右侧绘制一条水平线(此线也在您通过父线绘制的线处停止).

>以递归方式执行此操作,在树的每个级别切换垂直和水平线.

码：

int MAX_HEIGHT = 100;

int MAX_WIDTH = 100;

int NUM_POINTS = 6;

// Generate random list of points

List pointList = new List();

Random rand = new Random();

for(int i = 0; i < NUM_POINTS ; i++)

{

pointList.add(new Point(rand.nextInt(MAX_HEIGHT), rand.nextInt(MAX_WIDTH));

}

BinaryTree tree = CreateKDTree(pointList, 0);

// Recursive function for creating a K-D Tree from a list of points

// This tree can be used to draw lines that divide the space up

// into rectangles.

public BinaryTree CreateKDTree(List pointList, int depth)

{

// Have to create the PointComparator class that just selects the

// specified coordinate and sorts based on that

Coordinate coord= depth % 2 == 0 ? X_COORDINATE : Y_COORDINATE

Collections.sort(pointList, new PointComparator(coord));

int median = pointList.size() / 2;

// unfortunately Java doesn't have a BinaryTree structure so

// you have to create this too

BinaryTree node = new BinaryTree(pointList[median]);

if(pointList.size() == 1) return node;

if(median > 0)

node.left(CreateKDTree(pointList.subList(0, median), depth + 1);

if(median + 1 < subList.size())

node.right(CreateKDTree(pointList.subList(median + 1, subList.size()), depth + 1);

return node;

}

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