高速線描画アルゴリズム


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タスクは、16ビット整数の配列に水平線を描画する方法を見つけることです。

ワードあたり16ピクセルの256x192ピクセル配列を想定しています。ラインは、セット(1)ビットの連続したランです。行は、任意の単語の中央で開始し、他の単語と重複し、任意の単語で終了できます。彼らはまた、同じ言葉で始まって終わるかもしれません。彼らは次の行に折り返すことはできません。ヒント:真ん中の単語は簡単です-0xffffと書くだけですが、同じ単語の開始と終了のケースを処理するので、エッジはトリッキーになります。関数/手順/ルーチンは、y座標だけでなく、水平方向の開始点と終了点を示すx0およびx1座標を取得する必要があります。

組み込みプロセッサ用にほぼ同じアルゴリズムを自分で設計したので、これから自分を除外しますが、他の人がどうやってそれを行うのか知りたいです。比較的高速な演算を使用した場合のボーナスポイント(たとえば、64ビットの乗算または浮動小数点演算は、組み込みマシンでは高速ではありませんが、単純なビットシフトでは高速になります。)


2
Codegolfは、高速なコードや速度の最適化ではなく、短いコードに関するものです。
Hallvabo 2011年

@hallvabo私のソリューションは非常に短く、境界チェックと追加機能(ピクセルを設定する代わりにピクセルを切り替えるなど)を削除すると、約5行になります。
Thomas O

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@hallvabo、このサイトはコードゴルフだけではありません。速度を最適化することでもありますが、すべての種類の最適化ではありません。ハードウェアの詳細ではなく、アルゴリズムの複雑さです。
Nakilon、2011年

@Nakilon:同意しない。では、なぜこのサイトはCode Golfという名前なのでしょうか。アルゴリズムの複雑さとスピードの最適化について議論するための他のサイトは何千もあります。
Hallvabo 2011年

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@hallvabo:FAQから-「コードゴルフ-スタックエクスチェンジは、コードゴルファー、およびコードゴルフ(初心者からエキスパートまで)、およびパズルのプログラミングに興味がある人のためのものです。」これはプログラミングパズルだと思います。
トーマスO

回答:


3

このコードは、x0とx1の両方が包括的エンドポイントであり、ワードがリトルエンディアンであると想定しています(つまり、(0,0)ピクセルはで設定できますarray[0][0]|=1)。

int line(word *array, int x0, int x1, int y) {
  word *line = array + (y << 4);
  word *start = line + (x0 >> 4);
  word *end = line + (x1 >> 4);
  word start_mask = (word)-1 << (x0 & 15);
  word end_mask = (unsigned word)-1 >> (15 - (x1 & 15));
  if (start == end) {
    *start |= start_mask & end_mask;
  } else {
    *start |= start_mask;
    *end |= end_mask;
    for (word *p = start + 1; p < end; p++) *p = (word)-1;
  }
}

1
どれくらい速いですか?
ユーザー不明

1

パイソン

ここでの主なトリックは、ルックアップテーブルを使用してピクセルのビットマスクを格納することです。これにより、いくつかの操作が節約されます。最近の組み込みプラットフォームでも、1kBのテーブルはそれほど大きくありません

スペースが非常に狭い場合、&0xfの値段でルックアップテーブルを64Bに削減できます。

このコードはPythonですが、ビット操作をサポートする任意の言語に簡単に移植できます。

Cを使用している場合は、switchfrom Duffのデバイスを使用してループを巻き戻すことを検討できます。行は最大16ワード幅なので、switch14行に拡張して、while完全に省略します。

T=[65535, 32767, 16383, 8191, 4095, 2047, 1023, 511,
   255, 127, 63, 31, 15, 7, 3, 1]*16
U=[32768, 49152, 57344, 61440, 63488, 64512, 65024, 65280,
   65408, 65472, 65504, 65520, 65528, 65532, 65534, 65535]*16

def drawline(x1,x2,y):
    y_=y<<4
    x1_=y_+(x1>>4)
    x2_=y_+(x2>>4)
    if x1_==x2_:
        buf[x1_]|=T[x1]&U[x2]
        return    
    buf[x1_]|=T[x1]
    buf[x2_]|=U[x2]        
    x1_+=+1
    while x1_<x2_:
        buf[x1_] = 0xffff
        x1_+=1


#### testing code ####

def clear():
    global buf
    buf=[0]*192*16

def render():
    for y in range(192):
        print "".join(bin(buf[(y<<4)+x])[2:].zfill(16) for x in range(16))


clear()
for y in range(0,192):
    drawline(y/2,y,y)
for x in range(10,200,6):
    drawline(x,x+2,0)
    drawline(x+3,x+5,1)
for y in range(-49,50):
    drawline(200-int((2500-y*y)**.5), 200+int((2500-y*y)**.5), y+60)
render()

1

これは、whileループの代わりにswitchステートメントを使用した私のPython回答のCバージョンであり、配列インデックスの代わりにポインターをインクリメントすることでインデックスを削減しました

ルックアップテーブルのサイズは、T [x1&0xf]とU [x2&0xf]をいくつかの追加の命令に使用することで大幅に削減できます。

#include <stdio.h>
#include <math.h>

unsigned short T[] = {0xffff, 0x7fff, 0x3fff, 0x1fff, 0x0fff, 0x07ff, 0x03ff, 0x01ff,
                      0x00ff, 0x007f, 0x003f, 0x001f, 0x000f, 0x0007, 0x0003, 0x0001,
                      0xffff, 0x7fff, 0x3fff, 0x1fff, 0x0fff, 0x07ff, 0x03ff, 0x01ff,
                      0x00ff, 0x007f, 0x003f, 0x001f, 0x000f, 0x0007, 0x0003, 0x0001,
                      0xffff, 0x7fff, 0x3fff, 0x1fff, 0x0fff, 0x07ff, 0x03ff, 0x01ff,
                      0x00ff, 0x007f, 0x003f, 0x001f, 0x000f, 0x0007, 0x0003, 0x0001,
                      0xffff, 0x7fff, 0x3fff, 0x1fff, 0x0fff, 0x07ff, 0x03ff, 0x01ff,
                      0x00ff, 0x007f, 0x003f, 0x001f, 0x000f, 0x0007, 0x0003, 0x0001,
                      0xffff, 0x7fff, 0x3fff, 0x1fff, 0x0fff, 0x07ff, 0x03ff, 0x01ff,
                      0x00ff, 0x007f, 0x003f, 0x001f, 0x000f, 0x0007, 0x0003, 0x0001,
                      0xffff, 0x7fff, 0x3fff, 0x1fff, 0x0fff, 0x07ff, 0x03ff, 0x01ff,
                      0x00ff, 0x007f, 0x003f, 0x001f, 0x000f, 0x0007, 0x0003, 0x0001,
                      0xffff, 0x7fff, 0x3fff, 0x1fff, 0x0fff, 0x07ff, 0x03ff, 0x01ff,
                      0x00ff, 0x007f, 0x003f, 0x001f, 0x000f, 0x0007, 0x0003, 0x0001,
                      0xffff, 0x7fff, 0x3fff, 0x1fff, 0x0fff, 0x07ff, 0x03ff, 0x01ff,
                      0x00ff, 0x007f, 0x003f, 0x001f, 0x000f, 0x0007, 0x0003, 0x0001,
                      0xffff, 0x7fff, 0x3fff, 0x1fff, 0x0fff, 0x07ff, 0x03ff, 0x01ff,
                      0x00ff, 0x007f, 0x003f, 0x001f, 0x000f, 0x0007, 0x0003, 0x0001,
                      0xffff, 0x7fff, 0x3fff, 0x1fff, 0x0fff, 0x07ff, 0x03ff, 0x01ff,
                      0x00ff, 0x007f, 0x003f, 0x001f, 0x000f, 0x0007, 0x0003, 0x0001,
                      0xffff, 0x7fff, 0x3fff, 0x1fff, 0x0fff, 0x07ff, 0x03ff, 0x01ff,
                      0x00ff, 0x007f, 0x003f, 0x001f, 0x000f, 0x0007, 0x0003, 0x0001,
                      0xffff, 0x7fff, 0x3fff, 0x1fff, 0x0fff, 0x07ff, 0x03ff, 0x01ff,
                      0x00ff, 0x007f, 0x003f, 0x001f, 0x000f, 0x0007, 0x0003, 0x0001,
                      0xffff, 0x7fff, 0x3fff, 0x1fff, 0x0fff, 0x07ff, 0x03ff, 0x01ff,
                      0x00ff, 0x007f, 0x003f, 0x001f, 0x000f, 0x0007, 0x0003, 0x0001,
                      0xffff, 0x7fff, 0x3fff, 0x1fff, 0x0fff, 0x07ff, 0x03ff, 0x01ff,
                      0x00ff, 0x007f, 0x003f, 0x001f, 0x000f, 0x0007, 0x0003, 0x0001,
                      0xffff, 0x7fff, 0x3fff, 0x1fff, 0x0fff, 0x07ff, 0x03ff, 0x01ff,
                      0x00ff, 0x007f, 0x003f, 0x001f, 0x000f, 0x0007, 0x0003, 0x0001,
                      0xffff, 0x7fff, 0x3fff, 0x1fff, 0x0fff, 0x07ff, 0x03ff, 0x01ff,
                      0x00ff, 0x007f, 0x003f, 0x001f, 0x000f, 0x0007, 0x0003, 0x0001};

unsigned short U[] = {0x8000, 0xc000, 0xe000, 0xf000, 0xf800, 0xfc00, 0xfe00, 0xff00,
                      0xff80, 0xffc0, 0xffe0, 0xfff0, 0xfff8, 0xfffc, 0xfffe, 0xffff,
                      0x8000, 0xc000, 0xe000, 0xf000, 0xf800, 0xfc00, 0xfe00, 0xff00,
                      0xff80, 0xffc0, 0xffe0, 0xfff0, 0xfff8, 0xfffc, 0xfffe, 0xffff,
                      0x8000, 0xc000, 0xe000, 0xf000, 0xf800, 0xfc00, 0xfe00, 0xff00,
                      0xff80, 0xffc0, 0xffe0, 0xfff0, 0xfff8, 0xfffc, 0xfffe, 0xffff,
                      0x8000, 0xc000, 0xe000, 0xf000, 0xf800, 0xfc00, 0xfe00, 0xff00,
                      0xff80, 0xffc0, 0xffe0, 0xfff0, 0xfff8, 0xfffc, 0xfffe, 0xffff,
                      0x8000, 0xc000, 0xe000, 0xf000, 0xf800, 0xfc00, 0xfe00, 0xff00,
                      0xff80, 0xffc0, 0xffe0, 0xfff0, 0xfff8, 0xfffc, 0xfffe, 0xffff,
                      0x8000, 0xc000, 0xe000, 0xf000, 0xf800, 0xfc00, 0xfe00, 0xff00,
                      0xff80, 0xffc0, 0xffe0, 0xfff0, 0xfff8, 0xfffc, 0xfffe, 0xffff,
                      0x8000, 0xc000, 0xe000, 0xf000, 0xf800, 0xfc00, 0xfe00, 0xff00,
                      0xff80, 0xffc0, 0xffe0, 0xfff0, 0xfff8, 0xfffc, 0xfffe, 0xffff,
                      0x8000, 0xc000, 0xe000, 0xf000, 0xf800, 0xfc00, 0xfe00, 0xff00,
                      0xff80, 0xffc0, 0xffe0, 0xfff0, 0xfff8, 0xfffc, 0xfffe, 0xffff,
                      0x8000, 0xc000, 0xe000, 0xf000, 0xf800, 0xfc00, 0xfe00, 0xff00,
                      0xff80, 0xffc0, 0xffe0, 0xfff0, 0xfff8, 0xfffc, 0xfffe, 0xffff,
                      0x8000, 0xc000, 0xe000, 0xf000, 0xf800, 0xfc00, 0xfe00, 0xff00,
                      0xff80, 0xffc0, 0xffe0, 0xfff0, 0xfff8, 0xfffc, 0xfffe, 0xffff,
                      0x8000, 0xc000, 0xe000, 0xf000, 0xf800, 0xfc00, 0xfe00, 0xff00,
                      0xff80, 0xffc0, 0xffe0, 0xfff0, 0xfff8, 0xfffc, 0xfffe, 0xffff,
                      0x8000, 0xc000, 0xe000, 0xf000, 0xf800, 0xfc00, 0xfe00, 0xff00,
                      0xff80, 0xffc0, 0xffe0, 0xfff0, 0xfff8, 0xfffc, 0xfffe, 0xffff,
                      0x8000, 0xc000, 0xe000, 0xf000, 0xf800, 0xfc00, 0xfe00, 0xff00,
                      0xff80, 0xffc0, 0xffe0, 0xfff0, 0xfff8, 0xfffc, 0xfffe, 0xffff,
                      0x8000, 0xc000, 0xe000, 0xf000, 0xf800, 0xfc00, 0xfe00, 0xff00,
                      0xff80, 0xffc0, 0xffe0, 0xfff0, 0xfff8, 0xfffc, 0xfffe, 0xffff,
                      0x8000, 0xc000, 0xe000, 0xf000, 0xf800, 0xfc00, 0xfe00, 0xff00,
                      0xff80, 0xffc0, 0xffe0, 0xfff0, 0xfff8, 0xfffc, 0xfffe, 0xffff,
                      0x8000, 0xc000, 0xe000, 0xf000, 0xf800, 0xfc00, 0xfe00, 0xff00,
                      0xff80, 0xffc0, 0xffe0, 0xfff0, 0xfff8, 0xfffc, 0xfffe, 0xffff};

unsigned short buf[192*16];

void clear(){
    int i;
    for (i=0; i<192*16; i++) buf[i]==0;
}

void render(){
    int x,y;
    for (y=0; y<192; y++){
        for (x=0; x<256; x++) printf("%d", (buf[(y<<4)+(x>>4)]>>(15-(x&15)))&1);
        printf("\n");
    }
}

void drawline(int x1, int x2, int y){
    int y_ = y<<4;
    int x1_ = y_+(x1>>4);
    int x2_ = y_+(x2>>4);
    unsigned short *p = buf+x1_;

    if (x1_==x2_){
        *p|=T[x1]&U[x2];
        return;
        }

    *p++|=T[x1];
    switch (x2_-x1_){
    case 14: *p++ = 0xffff;
    case 13: *p++ = 0xffff;
    case 12: *p++ = 0xffff;
    case 11: *p++ = 0xffff;
    case 10: *p++ = 0xffff;
    case 9: *p++ = 0xffff;
    case 8: *p++ = 0xffff;
    case 7: *p++ = 0xffff;
    case 6: *p++ = 0xffff;
    case 5: *p++ = 0xffff;
    case 4: *p++ = 0xffff;
    case 3: *p++ = 0xffff;
    case 2: *p++ = 0xffff;
    case 1: *p++ = U[x2];
    }     
}


int main(){
    int x,y;
    clear();

    for (y=0; y<192; y++){
        drawline(y/2,y,y); 
    }

    for (x=10; x<200; x+=6){
        drawline(x,x+2,0);
        drawline(x+3,x+5,1);
    }

    for (y=-49; y<50; y++){
        x = sqrt(2500-y*y);
        drawline(200-x, 200+x, y+60);
    }
    render();
    return 0;
    }

どれくらい速いですか?
ユーザー不明

@user unknown、文字列の長さはどれくらいですか?ルックアップテーブルを使用して作業量をわずかに減らすため、これは受け入れられた回答よりも高速であると思います。それらを試してみて、あなたが見つけたものを私たちに知らせてみませんか?
gnibbler '08 / 08/14

1

Scala、7秒/ 100万行 4.1秒/ 100万行

// declaration and initialisation of an empty field: 
val field = Array.ofDim[Short] (192, 16) 

最初の実装:

// util-method: set a single Bit:
def setBit (x: Int, y: Int) = 
  field (y)(x/16) = (field (y)(x/16) | (1 << (15 - (x % 16)))).toShort 
def line (x0: Int, x1: Int, y: Int) = 
  (x0 to x1) foreach (setBit (_ , y))

内部のメソッド呼び出しを削除し、for-をwhileループに置き換えた後、私の2GhzシングルコアでScala 2.8を使用すると、1 Mioが解決されます。4.1秒のライン 最初の7秒の代わりに。

  def line (x0: Int, x1: Int, y: Int) = {
    var x = x0
    while (x < x1) {  
      field (y)(x/16) = (field (y)(x/16) | (1 << (15 - (x % 16)))).toShort
      x += 1
    }
  }

テストコードと呼び出し:

// sample invocation:
line (12, 39, 3) 
// verification 
def shortprint (s: Short) = s.toBinaryString.length match {          
  case 16 => s.toBinaryString                                          
  case 32 => s.toBinaryString.substring (16)                           
  case x  => ("0000000000000000".substring (x) + s.toBinaryString)}

field (3).take (5).foreach (s=> println (shortprint (s)))            
// result:
0000000000001111
1111111111111111
1111111100000000
0000000000000000
0000000000000000

性能試験:

  val r = util.Random 

  def testrow () {
    val a = r.nextInt (256)
    val b = r.nextInt (256)
    if (a < b)
      line (a, b, r.nextInt (192)) else
        line (b, a, r.nextInt (192)) 
  }

  def test (count: Int): Unit = {
    for (n <- (0 to count))
      testrow ()
  }

  // 1 mio tests
  test (1000*1000) 

UNIXツールの時間でテストし、起動時間、コンパイル済みコードを含むユーザー時間を比較し、JVM起動フェーズはありません。

行数を増やすと、100万人ごとに追加の3.3秒が必要になります。

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