ОПТИМІЗАЦІЯ ТА ВЗАЄМОВИКОРИСТАННЯ АЛГОРИТМІВ ВИЗНАЧЕННЯ НАКЛАДАННЯ ГРАФІЧНИХ ПРИМІТИВІВ

Abstract

У статті обгрунтована доцільність розробки та вдосконалення алгоритмів для визначення накладань графічних примітивів. Наведено декілька таких алгоритмів для визначення накладань відрізків на прямій та на площині з визначенням їх асимптотичної обчислювальної складності. Для зменшення обчислювальної складності визначення накладань графічних примітивів в окремих задачах запропоновано виконувати їх попереднє сортування та визначити взаємозв’язок показників попереднього і наступного примітиву. Алгоритми цього напрямку для меншої кількості вимірів запропоновано програмувати в окремих методах так, щоб мати можливість їх використати у вироджених випадках аналогічних алгоритмів для більшої кількості вимірів. Реалізації розроблених алгоритмів наведено мовою програмування C#. Правильність теоретичних викладок та коректність наведених фрагментів програм підтверджена експериментально за допомогою віддаленого незалежного обчислювального середовища на сайті https://basecamp.eolymp.com. // The article substantiates the feasibility of developing and improving algorithms for determining overlaps of graphic primitives. Such several algorithms are presented for determining overlaps of segments on a straight line and on a plane with the determination of their asymptotic computational complexity. It is proposed to perform their preliminary sorting and determine the connection between the indicators of the previous and next primitive in order to reduce the computational complexity of determining overlaps of graphic primitives in individual problems,. It is proposed to program algorithms of this direction for a smaller number of dimensions in separate methods to be able to use them in degenerate cases of similar algorithms for a larger number of dimensions. Implementations of the developed algorithms are given in the C# programming language. The correctness of the theoretical calculations and the correctness of the given program fragments are confirmed experimentally using a remote independent computing environment on the website https://basecamp.eolymp.com.