如何优化你的Polyline线条

Polyline线条是指由多个连续的线段构成的线条，一般在地图或者图表中使用较多，但是当数据量较大时，由于线条的数目增多，会导致性能下降，影响用户体验。本文将从多个方面介绍如何优化Polyline线条的性能。

一、使用简化算法

简化算法是一种有损压缩技术，通过去除冗余的线段，减少Polyline的线条数目，从而提高性能。其中比较常见的算法有道格拉斯-普克算法（Douglas-Peucker algorithm）和Ramer-Douglas-Peucker算法（RDP算法），这里我们以RDP算法为例进行介绍。

// RDP算法简化Polyline，epsilon为误差容限
function simplifyPolyline(polyline, epsilon) {
    // 如果该Polyline的点数小于2，直接返回
    if(polyline.length < 2) {
        return polyline;
    }
    var dmax = 0; // 最大误差距离
    var index = 0; // 最大误差距离的点的位置
    var end = polyline.length - 1;
    for(var i = 1; i  dmax) {
            dmax = d;
            index = i;
        }
    }
    if(dmax > epsilon) {
        var result1 = simplifyPolyline(polyline.slice(0, index + 1), epsilon);
        var result2 = simplifyPolyline(polyline.slice(index), epsilon);
        return result1.concat(result2);
    } else {
        return [polyline[0], polyline[end]];
    }
}

// 计算点p到线段p1-p2的垂线距离
function getPerpendicularDistance(p, p1, p2) {
    var dx = p2.x - p1.x;
    var dy = p2.y - p1.y;
    var d = dx*dx + dy*dy;
    var u = ((p.x - p1.x) * dx + (p.y - p1.y) * dy) / d;
    var x, y;
    if(u = 1) {
        x = p2.x;
        y = p2.y;
    } else {
        x = p1.x + u * dx;
        y = p1.y + u * dy;
    }
    var dx1 = x - p.x;
    var dy1 = y - p.y;
    return Math.sqrt(dx1*dx1 + dy1*dy1);
}

以上就是一个基于RDP算法的Polyline简化算法。可以看到，该算法的核心是递归调用，将Polyline逐步简化，直到满足误差容限停止。

二、使用渐进式算法

渐进式算法是一种可以实时更新Polyline的算法，可以加快更新速度，提高用户体验。其基本思想是根据新的数据点，在已有的Polyline基础上增量式地更新，这种方式使得只有必要的点才会被更新，从而减少了更新的开销。

下面是一个渐进式Polyline更新算法的示例代码：

var polyline = []; // 原始的Polyline
var incrementalPolyline = []; // 渐进式的Polyline

// 添加新的点到Polyline
function addPointToPolyline(point) {
    polyline.push(point); // 添加到原始的Polyline
    if(incrementalPolyline.length === 0) {
        incrementalPolyline.push(point); // 第一个点
    } else {
        var lastPoint = incrementalPolyline[incrementalPolyline.length - 1];
        if(lastPoint.distance(point) > 10) {
            incrementalPolyline.push(point); // 距离足够大，添加新点到渐进式Polyline
        } else {
            lastPoint = point; // 距离太小，更新Polyline的最后一个点
        }
    }
}

可以看到，渐进式算法的核心就是添加新的点，如果距离足够大，就将其添加到渐进式的Polyline中，否则，则只更新Polyline的最后一个点。

三、使用动态加载

动态加载是指在用户使用地图或图表时，根据用户的交互情况来动态加载Polyline，从而减少初次加载的时间和空间开销。具体实现方法可以根据具体的使用场景来确定，下面是一种基于滚动条的动态加载算法示例：

var polyline = []; // 原始的Polyline
var loadedIndex = 0; // 已经加载的索引
var visibleSize = 100; // 可见区域的大小
var loadSize = 50; // 加载新Polyline的大小

// 加载新的Polyline
function loadPolyline() {
    var toLoadIndex = loadedIndex + visibleSize + loadSize;
    if(toLoadIndex >= polyline.length) {
        toLoadIndex = polyline.length - 1;
    }
    for(var i = loadedIndex + visibleSize; i  $(document).height() - 100) {
        loadPolyline();
    }
});

以上是使用滚动条动态加载Polyline的示例代码。可以看到，该算法的核心是根据可见区域和加载大小来计算需要加载的范围，并且动态加载。