Concordo com os outros. Este foi um desafio surpreendentemente difícil. Parcialmente devido ao requisito de ter pixels adjacentes do mesmo tipo de região, mas também devido ao desafio estético de fazer as regiões parecerem um mapa de países.
Aqui está a minha tentativa ... é terrivelmente ineficiente, mas parece produzir uma saída razoável. Continuando a tendência de usar dados comuns para fins de comparação:
Parâmetros: 380 260 233 420 1300 3511 4772 5089 9507 22107 25117 26744
Parâmetros: 380 260 8 5 6 7 8 4 5 6 7 9 4 6 9 5 8 7 5
Idade das Trevas de Camelot 213307 1 1 1
Meu exemplo maior: (640 480 6 1 7 2 9 3 4 5 6 1 9 8 7 44 3 1 9 4 5 6 7 2 3 4 9 3 4 5 9 8 7 5 6 1 2 1 2 1 2 6 7 8 9 63 3)
Um exemplo com mais países: 640 480 6 1 7 2 9 3 4 5 6 1 9 8 7 44 3 1 9 4 5 6 7 2 3 4 9 3 4 5 9 8 7 5 6 1 2 1 2 1 2 6 7 8 9 63 5 33 11 88 2 7 9 5 6 2 5 7
package GenerateRealisticMaps;
import java.awt.Color;
import java.awt.Graphics2D;
import java.awt.Point;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
import javax.imageio.ImageIO;
public class GenerateRealisticMaps
{
private static final Random rand = new Random(3);
private static final Color[] paletteizedColours = new Color[100];
// create colour palette
static
{
paletteizedColours[0] = new Color(0xFF000000);
for (int i = 1; i < paletteizedColours.length; i++)
{
paletteizedColours[i] = Color.getHSBColor(rand.nextFloat(), rand.nextFloat(), 0.5f + rand.nextFloat() * 0.4f);
}
}
/**
* Represents a pixel that is the boundary of a region
* @author default
*
*/
public static class BoundaryPixel
{
public BoundaryPixel(int x, int y, int otherRegionId)
{
super();
this.x = x;
this.y = y;
this.otherRegionId = otherRegionId;
}
int x;
int y;
int otherRegionId;
}
/**
* Group of adjacent pixels that represent a region (i.e. a country in the map)
* @author default
*
*/
public static class Region
{
static private int masterId = 0;
Region(int desiredSize)
{
this.desiredSize = desiredSize;
id = ++masterId;
}
int desiredSize;
int size = 0;
int id;
List<BoundaryPixel> boundary = new ArrayList<GenerateRealisticMaps.BoundaryPixel>();
}
/**
* Container of regions
* @author default
*
*/
public static class Regions
{
List<Region> regionList = new ArrayList<GenerateRealisticMaps.Region>();
Map<Integer, Region> regionMap = new HashMap<Integer, GenerateRealisticMaps.Region>();
}
public static void main(String[] args) throws IOException
{
int width = Integer.parseInt(args[0]);
int height = Integer.parseInt(args[1]);
int[] s = new int[args.length - 2];
// read in the region weights
int sum = 0;
for (int i = 0; i < args.length - 2; i++)
{
sum += s[i] = Integer.parseInt(args[i + 2]);
}
int totalPixels = width * height;
double multiplier = ((double) totalPixels) / sum;
// convert region weights to pixel counts
int runningCount = 0;
for (int i = 0; i < s.length - 1; i++)
{
runningCount += s[i] = (int) (multiplier * s[i]);
}
s[s.length - 1] = totalPixels - runningCount;
Regions regions = new Regions();
int[][] map = new int[width][height];
// initialise region starting pixels
for (int v : s)
{
Region region = new Region(v);
regions.regionList.add(region);
regions.regionMap.put(region.id, region);
int x;
int y;
do
{
x = rand.nextInt(width);
y = rand.nextInt(height);
} while (map[x][y] != 0);
map[x][y] = region.id;
region.size++;
}
// initialise a "height" map that provides cost to claim a unclaimed region. This allows for more natural shaped countries
int[][] heightMap = new int[width][height];
for (int i = 0; i < width; i++)
{
for (int j = 0; j < height; j++)
{
heightMap[i][j] = rand.nextInt(50);
}
}
boolean equal = false;
// main loop
do
{
growRegions(map, heightMap, width, height, regions);
// determine whether regions have reached their desired size
equal = true;
for (Region region : regions.regionList)
{
equal = equal && region.size == region.desiredSize;
}
if (equal)
{
HashMap<Integer, Set<Integer>> commonIsolatedRegions = new HashMap<Integer, Set<Integer>>();
int isolatedRegionId = 0;
int[][] isolatedRegions = new int[width][height];
List<Integer> isolatedRegionSize = new ArrayList<Integer>();
isolatedRegionSize.add(-1); // add dummy entry at index 0 since region ids start at 1
// go though each pixel and attempt to identify an isolated region from that point if it as not
// yet been identified... i.e. an enclosed area.
for (int i = 0; i < width; i++)
{
for (int j = 0; j < height; j++)
{
if (isolatedRegions[i][j] == 0)
{
isolatedRegionId++;
Point point = new Point(i, j);
int size = identifyEnclosedArea(map, isolatedRegions, width, height, point, isolatedRegionId);
// add this isolated region id to the group of isolated regions associated with the region at this pixel
Set<Integer> isolatedRegionSet = commonIsolatedRegions.get(map[i][j]);
if (isolatedRegionSet == null)
{
isolatedRegionSet = new HashSet<Integer>();
commonIsolatedRegions.put(map[i][j], isolatedRegionSet);
}
isolatedRegionSet.add(isolatedRegionId);
isolatedRegionSize.add(size);
}
}
}
// only keep the largest isolated region in each group. Mark the other members in the group areas as unclaimed.
for (Region region : regions.regionList)
{
Set<Integer> isolatedRegionSet = commonIsolatedRegions.get(region.id);
// find the largest isolatedRegion mapped to this region
int largestIsolatedRegionId = -1;
int largestIsolatedRegionSize = -1;
for (Integer isolatedRegionIdentifier : isolatedRegionSet)
{
if (isolatedRegionSize.get(isolatedRegionIdentifier) > largestIsolatedRegionSize)
{
largestIsolatedRegionSize = isolatedRegionSize.get(isolatedRegionIdentifier);
largestIsolatedRegionId = isolatedRegionIdentifier;
}
}
// remove the largest isolated region (i.e. retain those pixels)
isolatedRegionSet.remove(largestIsolatedRegionId);
if (isolatedRegionSet.size() > 0)
{
equal = false;
// for all remaining isolated regions mapped to this region, convert to unclaimed areas.
for (Integer isolatedRegionIdentifier : isolatedRegionSet)
{
for (int i = 0; i < width; i++)
{
for (int j = 0; j < height; j++)
{
if (isolatedRegions[i][j] == isolatedRegionIdentifier)
map[i][j] = 0;
}
}
}
}
}
}
} while (!equal);
saveOutputImage("out.final.png", map);
}
/**
* Renders and saves the output image
*
* @param filename
* @param map
* @throws IOException
*/
public static void saveOutputImage(String filename, int[][] map) throws IOException
{
final int scale = 1;
final int width = map.length;
final int height = map[0].length;
BufferedImage image = new BufferedImage(width * scale, height * scale, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
Graphics2D g = (Graphics2D) image.getGraphics();
for (int j = 0; j < height; j++)
{
for (int i = 0; i < width; i++)
{
g.setColor(paletteizedColours[map[i][j]]);
g.fillRect(i * scale, j * scale, scale, scale);
}
}
ImageIO.write(image, "png", new File(filename));
}
/**
* Grows the regions of the world. Firstly by unclaimed cells and then by distributing cells amongst the regions.
*
* @param map
* cell to region map
* @param heightMap
* the "height" cost of unclaimed cells. Used to give more natural shapes.
* @param width
* @param height
* @param regions
*/
public static void growRegions(int[][] map, int[][] heightMap, int width, int height, Regions regions)
{
// reset region sizes
for (Region region : regions.regionList)
{
region.size = 0;
region.boundary.clear();
}
// populate corners with adjacent pixel region id... these pixels cannot ever be "grown" into.
map[0][0] = map[1][0];
map[width - 1][0] = map[width - 1][5];
map[width - 1][height - 1] = map[width - 2][height - 1];
map[0][height - 1] = map[1][height - 1];
int i, x, y, dx = 0, dy = 0, currHeight, currentId = -1, pixelRegionId;
Region currRegion = null;
;
// calculate initial region sizes
for (y = 0; y < height; y++)
{
for (x = 0; x < width; x++)
{
if (map[x][y] > 0)
regions.regionMap.get(map[x][y]).size++;
}
}
// expand regions into surrounding unclaimed pixels.
// construct a list of region boundary pixels in the process.
for (y = 1; y < height - 1; y++)
{
for (x = 1; x < width - 1; x++)
{
int cellId = map[x][y];
if (cellId > 0)
{
if (cellId != currentId)
{
currRegion = regions.regionMap.get(map[x][y]);
currentId = currRegion.id;
}
currHeight = heightMap[x][y]++;
for (i = 0; i < 4; i++)
{
switch (i)
{
case 0:
dx = x - 1;
dy = y;
break;
case 1:
dx = x + 1;
dy = y;
break;
case 2:
dx = x;
dy = y - 1;
break;
case 3:
dx = x;
dy = y + 1;
break;
}
pixelRegionId = map[dx][dy];
switch (pixelRegionId)
{
// unclaimed cell...
case 0:
if (heightMap[dx][dy] < currHeight)
{
map[dx][dy] = currRegion.id;
currRegion.size++;
}
break;
// claimed cell...
default:
if (pixelRegionId != currRegion.id)
{
currRegion.boundary.add(new BoundaryPixel(dx, dy, pixelRegionId));
}
break;
}
}
}
}
}
HashMap<Integer, List<BoundaryPixel>> neighbourBorders = new HashMap<Integer, List<BoundaryPixel>>();
// for all regions...
for (Region region : regions.regionList)
{
// that are less than the desired size...
if (region.size < region.desiredSize)
{
neighbourBorders.clear();
// identify the boundary segment per neighbour of the region
for (BoundaryPixel boundaryPixel : region.boundary)
{
List<BoundaryPixel> neighbourBorderSegment = neighbourBorders.get(boundaryPixel.otherRegionId);
if (neighbourBorderSegment == null)
{
neighbourBorderSegment = new ArrayList<GenerateRealisticMaps.BoundaryPixel>();
neighbourBorders.put(boundaryPixel.otherRegionId, neighbourBorderSegment);
}
neighbourBorderSegment.add(boundaryPixel);
}
out:
// for each neighbour...
for (int id : neighbourBorders.keySet())
{
Region neighbourRegion = regions.regionMap.get(id);
int surplusPixelCount = neighbourRegion.size - neighbourRegion.desiredSize;
// that has surplus pixels...
if (surplusPixelCount > 0)
{
// and convert the border segment pixels to the current region...
List<BoundaryPixel> neighbourBorderSegment = neighbourBorders.get(id);
int index = 0;
while (surplusPixelCount-- > 0 && index < neighbourBorderSegment.size())
{
BoundaryPixel boundaryPixel = neighbourBorderSegment.get(index++);
map[boundaryPixel.x][boundaryPixel.y] = region.id;
region.size++;
regions.regionMap.get(boundaryPixel.otherRegionId).size--;
// until we reach the desired size...
if (region.size == region.desiredSize)
break out;
}
}
}
}
// if region contains more pixels than desired...
else if (region.size > region.desiredSize)
{
// and the region has neighbours
if (region.boundary.size() > 0)
{
// choose a neighbour to off load extra pixels to
Region neighbour = regions.regionMap.get(region.boundary.remove(rand.nextInt(region.boundary.size())).otherRegionId);
ArrayList<BoundaryPixel> adjustedBoundary = new ArrayList<>();
// iterate over the boundary neighbour's boundary pixels...
for (BoundaryPixel boundaryPixel : neighbour.boundary)
{
// and then for those pixels which are of the current region, convert to the neighbour region
if (boundaryPixel.otherRegionId == region.id)
{
map[boundaryPixel.x][boundaryPixel.y] = neighbour.id;
neighbour.size++;
region.size--;
// stop when we reach the region's desired size.
if (region.size == region.desiredSize)
break;
}
else
{
adjustedBoundary.add(boundaryPixel);
}
}
neighbour.boundary = adjustedBoundary;
}
}
}
}
/**
* identifies the area, starting at the given point, in which adjacent pixels are of the same region id.
*
* @param map
* @param isolatedRegionMap
* cells identifying which area that the corresponding map cell belongs
* @param width
* @param height
* @param point
* the starting point of the area to be identified
* @param isolatedRegionId
* the id of the region to assign cells with
* @return the size of the identified area
*/
private static int identifyEnclosedArea(int[][] map, int[][] isolatedRegionMap, int width, int height, Point point, final int isolatedRegionId)
{
ArrayList<Point> stack = new ArrayList<Point>();
final int EXPECTED_REGION_ID = map[point.x][point.y];
stack.add(point);
int size = 0;
while (stack.size() > 0)
{
Point p = stack.remove(stack.size() - 1);
int x = p.x;
int y = p.y;
if (y < 0 || y > height - 1 || x < 0 || x > width - 1 || isolatedRegionMap[x][y] > 0)
continue;
int val = map[x][y];
if (val == EXPECTED_REGION_ID)
{
isolatedRegionMap[x][y] = isolatedRegionId;
size++;
stack.add(new Point(x + 1, y));
stack.add(new Point(x - 1, y));
stack.add(new Point(x, y + 1));
stack.add(new Point(x, y - 1));
}
}
return size;
}
}
Explicação (dos comentários)
O algoritmo é bastante simples: primeiro inicialize o mapa com pesos aleatórios, escolha pixels de semente aleatórios para cada uma das regiões do país. Em segundo lugar, "cresça" cada região tentando reivindicar pixels adjacentes não reivindicados. Isso ocorre quando o peso do pixel atual excede o peso não reivindicado.
Cada pixel em uma região aumenta seu peso a cada ciclo de crescimento. Além disso, se uma região tiver vizinhos, se a região atual considerada tiver menos pixels do que o desejado, ele roubará pixels do seu vizinho se o vizinho tiver mais pixels do que o desejado. Se a região atual tiver mais pixels que seu vizinho, ele escolherá aleatoriamente um vizinho e fornecerá todos os pixels excedentes para esse vizinho. Quando todas as regiões têm o tamanho correto, a terceira fase ocorre para identificar e converter as regiões que foram divididas e não são mais contínuas.
Somente a maior divisão da região é mantida e as outras divisões são convertidas em pixels não reclamados e a segunda fase é iniciada novamente. Isso se repete até que todos os pixels em uma região sejam adjacentes e todas as regiões tenham o tamanho correto.
Este desafio é surpreendentemente difícil. Eu escrevi um gerador de mapas em Python usando Pygame. O programa aumenta a área de cor em espaço livre e resulta em uma imagem que pode parecer um mapa (se você for apertar os olhos).
Meu algoritmo nem sempre completa os países, pois a área restante pode não ter espaço suficiente, mas achei que resultou em um efeito interessante e não vou gastar mais tempo com isso. Os estranhos remendos azuis deixados podem ser considerados grandes lagos, e os traços azuis salpicados entre países são os rios que marcam a fronteira (é um traço, não um inseto!).
Para comparar com o Super Chafouin, usei seus exemplos de parâmetros.
Parâmetros: 380 260 233 420 1300 3511 4772 5089 9507 22107 25117 26744
Parâmetros: 380 260 8 5 6 7 8 4 5 6 7 9 4 6 9 5 8 7 5
Idade das Trevas de Camelot (213307 1 1 1)
Meu exemplo maior: (640 480 6 1 7 2 9 3 4 5 6 1 9 8 7 44 3 1 9 4 5 6 7 2 3 4 9 3 4 5 9 8 7 5 6 1 2 1 2 1 2 6 7 8 9 63 3)
Este exemplo se parece um pouco com a Europa Oriental?
Um exemplo com mais países: 640 480 6 1 7 2 9 3 4 5 6 1 9 8 7 44 3 1 9 4 5 6 7 2 3 4 9 3 4 5 9 8 7 5 6 1 2 1 2 1 2 6 7 8 9 63 5 33 11 88 2 7 9 5 6 2 5 7
Alterei o gerador de cores com este exemplo para
colors = [(80+ri(100), 80+ri(100), 80+ri(100)) for c in counts]obter um intervalo mais suave (e parecido com um mapa).Código Python:
fonte
"any pixel in the region can be reached from any other by staying within the region and only moving orthogonally". Eu vejo pixels isolados?Sejamos preguiçosos e adaptemos minha resposta desta pergunta !
O algoritmo calcula um "caminho de cobra" começando no canto superior esquerdo que preenche todo o retângulo. A cobra só pode subir, descer, esquerda, direita.
O caminho da serpente é seguido e é preenchido com a primeira cor, depois a segunda cor, etc ... levando em consideração as porcentagens de cores
Este algoritmo produz muitas linhas retas; para melhorá-lo, eu os detecto e os substituo por "ondas" que mantêm a mesma quantidade de pixels.
Parâmetros: 380 260 233 420 1300 3511 4772 5089 9507 22107 25117 26744
Parâmetros: 380 260 8 5 6 7 8 4 5 6 7 9 4 6 9 5 8 7 5
Idade das Trevas de Camelot (213307 1 1 1)
O código:
fonte