


Wie kann man mit PHP feststellen, ob ein Punkt innerhalb eines Polygons liegt?
Punkte innerhalb eines Polygons mit PHP finden
Problem:
Gegeben sei ein Polygon definiert durch Bestimmen Sie anhand eines Arrays von Breiten- und Längengradkoordinaten und eines Punkts (Scheitelpunkt) mit bekannten Koordinaten, ob der Scheitelpunkt innerhalb des Polygons liegt.
Lösung:
Um dieses Problem zu lösen , verwenden wir eine angepasste Version eines Polygonschnittalgorithmus:
<code class="php">function is_in_polygon($points_polygon, $vertices_x, $vertices_y, $longitude_x, $latitude_y) { $i = $j = $c = 0; for ($i = 0, $j = $points_polygon ; $i < $points_polygon; $j = $i++) { if ( (($vertices_y[$i] > $latitude_y != ($vertices_y[$j] > $latitude_y)) && ($longitude_x < ($vertices_x[$j] - $vertices_x[$i]) * ($latitude_y - $vertices_y[$i]) / ($vertices_y[$j] - $vertices_y[$i]) + $vertices_x[$i]) ) ) $c = !$c; } return $c; }</code>
Diese Funktion iteriert durch die Eckpunkte des Polygons und berechnet den Schnittpunkt von Linien, die durch den Eckpunkt und nachfolgende Eckpunkte gebildet werden, mit einer horizontalen Linie, die durch das Polygon verläuft Punkt, der getestet werden soll. Liegt der Schnittpunkt aller Linien links vom Scheitelpunkt, liegt der Punkt außerhalb des Polygons; andernfalls befindet es sich im Inneren.
Beispiel:
<code class="php">$vertices_x = array(37.628134, 37.629867, 37.62324, 37.622424); $vertices_y = array(-77.458334,-77.449021,-77.445416,-77.457819); $points_polygon = count($vertices_x) - 1; $longitude_x = $_GET["longitude"]; $latitude_y = $_GET["latitude"]; if (is_in_polygon($points_polygon, $vertices_x, $vertices_y, $longitude_x, $latitude_y)){ echo "Is in polygon!"; } else echo "Is not in polygon";</code>
Zusätzliche Hinweise:
Für komplexere Operationen mit Polygonen Erwägen Sie die Verwendung der online verfügbaren Klasse polygon.php.
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InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.
