পূর্ববর্তী একটি প্রশ্নে , প্রস্তাবিত হয়েছিল যে স্বাক্ষরিত দূরত্বের ক্ষেত্রগুলি পূর্বঘটিত করা যেতে পারে, রানটাইমে লোড করা যায় এবং সেখান থেকে ব্যবহার করা যেতে পারে।
যে কারণে আমি এই প্রশ্নের শেষে ব্যাখ্যা করব (আগ্রহী ব্যক্তিদের জন্য), আমার বাস্তব সময়ে দূরত্বের ক্ষেত্রগুলি তৈরি করা দরকার।
বিভিন্ন পদ্ধতির জন্য এখানে কিছু কাগজপত্র রয়েছে যা রিয়েল-টাইম পরিবেশে যেমন व्यवहार যোগ্য বলে মনে করা হয়, যেমন চ্যাম্পার দূরত্বের রূপান্তরগুলির জন্য পদ্ধতি এবং ভোরোনাই চিত্র-আনুমানিক ভিত্তিক রূপান্তরগুলি ( পিক্সেলজঙ্ক শ্যুটার দেবের উপস্থাপনায় প্রস্তাবিত হিসাবে ), তবে আমি (এবং এইভাবে অন্য অনেক লোককে ধরে নেওয়া যেতে পারে) আসলে তাদের ব্যবহারের জন্য রাখার জন্য খুব কঠিন সময় কাটায়, যেহেতু তারা সাধারণত দীর্ঘ, বেশিরভাগ গণিতের সাথে ফুলে যায় এবং তাদের ব্যাখ্যাটিতে খুব অ্যালগরিদমিক নয়।
রিয়েল-টাইমে দূরত্বের ক্ষেত্রগুলি তৈরি করার জন্য আপনি কোন অ্যালগরিদমের পরামর্শ দিবেন (জিপিইউ অনুকূলভাবে) দূরত্বের ক্ষেত্রগুলির ফলাফলের গুণমান বিবেচনা করে?
যেহেতু আমি অন্য একটি কাগজ বা স্লাইডের লিঙ্কের বিপরীতে প্রকৃত ব্যাখ্যা / টিউটোরিয়াল খুঁজছি, এই প্রশ্নটি একটি :-) এর জন্য যোগ্য হলেই এটি একটি অনুগ্রহ পাবে।
আসল সময়ে এটি করার দরকার কেন তা এখানে:
যদি আপনাকে বড় 2 ডি পরিবেশের জন্য এই এসডিএফগুলি প্রাক্পম্প্ট করতে হয় (বৃহত টেরিয়ারিয়ার মতো মানচিত্রের কথা ভাবেন), এর অর্থ এই হবে যে আপনি স্টোরেজ স্পেসে (এবং মানচিত্র-উত্পাদনের সময়) আরও একটি বাস্তবায়ন করার পক্ষে বরং একটি বৃহত ওভারহেড গ্রহণ করছেন জটিল অ্যালগরিদম যা রিয়েল টাইম এসডিএফ প্রজন্মের জন্য যথেষ্ট দ্রুত।
উদাহরণস্বরূপ, ১০০ * ১০০ পিক্সেলের টাইল আকারের সাথে 1000 * 256 (প্রস্থ * উচ্চতা) সহ একটি অপেক্ষাকৃত ছোট মানচিত্র এবং সুতরাং 10000 * 2560 পিক্সেলের মোট মাত্রা আপনাকে ইতিমধ্যে প্রায় 2 মেগাবাইট আকারে ব্যয় করতে পারে, যদি আপনি অপেক্ষাকৃত ছোট চয়ন করেন 128x128 এর এসডিএফ রেজোলিউশন, ধরে নেওয়া যে আপনি 0 থেকে 255 এর মধ্যে কেবল দূরত্বের মান সংরক্ষণ করছেন।
স্পষ্টতই, এটি দ্রুত খুব বেশি হয়ে উঠতে পারে এবং এটি একটি ওভারহেড যা আমি চাই না।
আরও কিছু আছে:
এসডিএফগুলি অনেক কিছুর জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে (সংঘর্ষ সনাক্তকরণের মতো) এবং কিছু দরকারী অ্যাপ্লিকেশন সম্ভবত এখনও খুঁজে পাওয়া যায় নি। আমি মনে করি ভবিষ্যতে প্রচুর লোকেরা এই বিষয়গুলি সন্ধান করবে এবং আমরা যদি এখানে একটি বিস্তৃত উত্তর পাই তবে আমি মনে করি আমরা প্রচুর লোককে সহায়তা করব।