我將世界分成 X 個隨機多邊形。然后我得到一個坐標 C1，例如 (-21.45, 7.10)，我想將正確的多邊形歸因于這個坐標。第一個解決方案是point_in_polygon在每個多邊形上應用我的 ' ' 算法（給定一組定義多邊形的坐標和一個定義點的坐標，告訴我該點是否在內(nèi)部）直到我找到正確的一個。但是如果我有很多點可以放入很多多邊形，那將是非常昂貴的。對此的改進依賴于以下想法：為了優(yōu)化搜索，我創(chuàng)建了一個grid（集合），步驟為n, k，其中我已經(jīng)對每對坐標進行了屬性，使得：for i=-180 to 180 step n     for j = -90 to 90 step k        grid.add(i,j)然后我創(chuàng)建一個字典，對于集合中的每一對，我找到相應的多邊形For each g in grid    For each p in polygons        If point_in_polygon(g,p) == True            my_dict(g) = p然后，當我收到 C1 時，我會在我的網(wǎng)格中尋找最近的坐標，比如說 g1。多虧了 my_dict，我可以快速得到p1 = my_dict(g1) 然后我計算point_in_polygon(C1, p1)哪個可能是真的。如果不是，我會找到分配給不同多邊形的最接近的 g，然后重做測試。等等，直到我找到正確的多邊形?，F(xiàn)在，問題是：創(chuàng)建網(wǎng)格的最佳 n、k 是多少？這樣我就可以在最少的步驟中找到正確的多邊形。我不希望它太低，因為搜索分配給不同多邊形的最近 g 可能很昂貴。我也不希望它太高，因為那樣我可能會丟失一些多邊形，然后搜索永遠不會收斂。我的直覺是最小的多邊形將給出步驟。我不確定這是一個編程問題，一個數(shù)學問題，還是我可以憑經(jīng)驗找到的問題，這就是我在這里問的原因。