压缩算法java（java压缩算法策略）

import java.awt.Color;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.Point;
import java.awt.Toolkit;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.RandomAccessFile;
import java.text.DecimalFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import javax.swing.JFrame;
import javax.swing.JPanel;
public class TrajectoryCom {
	public static void main(String[] args) throws Exception{
		//阈值定义
		double maxDistanceError = 30;
		/*
  * 文件读取
  * */
		//存放从文件读取的位置点的信息列表
		ArrayList<enpoint> ENPList = new ArrayList<enpoint>();
		//源数据文件的地址 建立文件对象
		//这里是需要更改的地方 改你源文件的存放地址 记住如果地址中含"\",记得再加一个"\"，原因"\"是转义符号 
		//这里可以写成C:/Users/Administrator/Desktop/11.6/2007-10-14-GPS.log
		File sourceFile = new File("./2007-10-14-GPS.log");
		//调用文件读取函数 读取文件数据
		ENPList = getENPointFromFile(sourceFile);
		//这里是测试 有没有读到里面 看看列表里的数据个数 交作业的时候记得注释掉
		System.out.println(ENPList.size());
		/*
  * 数据处理
  * 方法：开放窗口轨迹压缩法
  * */
		//存放目标点的集合
		ArrayList<enpoint> rePointList = new ArrayList<enpoint>();
		rePointList = openWindowTra(ENPList,maxDistanceError);
		System.out.println(rePointList.size());
		/*
  * 写入目标文件
  * */
		File targetFile = new File("./2007-10-14-GPSResult.log");
		writeTestPointToFile(targetFile,rePointList);
		/*
  * 压缩率计算
  */
		double cpL = (double)rePointList.size() / (double)ENPList.size() * 100;
		DecimalFormat df = new DecimalFormat("0.000000");
		System.out.println("压缩率："+ df.format(cpL) + "%");
		/*
  * 计算平均距离误差
  * */
		double aveDisErr = getMeanDistError(ENPList,rePointList);
		System.out.println(aveDisErr);
		/*
  * 画线形成对比图
  * */
		//generateImage(ENPList,rePointList);
	}
	/*
 * 从提供的文件信息里提取位置点
 * 并将每个点的坐标数值调用转换函数存到列表里
 * 函数返回一个 存放所有位置点 的集合
 */
	public static ArrayList<enpoint> getENPointFromFile(File fGPS)throws Exception{
		ArrayList<enpoint> pGPSArray = new ArrayList<enpoint>();
		if(fGPS.exists()&&fGPS.isFile()){
			InputStreamReader read = new InputStreamReader(new FileInputStream(fGPS));
			//输入流初始化
			BufferedReader bReader = new BufferedReader(read);
			//缓存读取初始化
			String str;
			String[] strGPS;
			int i = 0;
			while((str = bReader.readLine())!=null){
				//每次读一行
				strGPS = str.split(" ");
				ENPoint p = new ENPoint();
				p.id = i;
				i++;
				p.pe = (dfTodu(strGPS[3]));
				p.pn = (dfTodu(strGPS[5]));
				pGPSArray.add(p);
			}
			bReader.close();
		}
		return pGPSArray;
	}
	/**
 * 函数功能：将原始经纬度坐标数据转换成度
 * 获取的经纬度数据为一个字符串
 */
	public static double dfTodu(String str){
		int indexD = str.indexOf('.');
		//获取 . 字符所在的位置
		String strM = str.substring(0,indexD-2);
		//整数部分
		String strN = str.substring(indexD-2);
		//小数部分
		double d = double.parsedouble(strM)+double.parsedouble(strN)/60;
		return d;
	}
	/*
 * 开放窗口方法实现
 * 返回一个压缩后的位置列表
 * 列表每条数据存放ID、点的坐标
 * 
 * 算法描述：
 * 初始点和浮动点计算出投影点，判断投影点和轨迹点的距离与阈值 若存在距离大于阈值 
 * 则初始点放入targetList，浮动点向前检索一点作为新的初始点,新的初始点向后检索第二个作为新的浮动点 这里存在判断 即新的初始点位置+1是不是等于列表长度 这里决定了浮动点的选取
 * 如此处理至终点
 * */
	public static ArrayList<enpoint> openWindowTra(ArrayList<enpoint> sourceList,double maxDis){
		ArrayList<enpoint> targetList = new ArrayList<enpoint>();
		//定义初始点位置 最开始初始点位置为0 
		int startPoint = 0;
		//定义浮动点位置 最开始初始点位置2
		int floatPoint = 2;
		//定义当前轨迹点位置 最开始初始点位置为1
		int nowPoint = 1;
		int len = sourceList.size();
		//存放所有窗口内的点的信息集合 
		ArrayList<enpoint> listPoint = new ArrayList<enpoint>();
		listPoint.add(sourceList.get(nowPoint));
		//浮动点位置决定循环
		while(true){
			//标志 用来控制判断是否进行窗口内轨迹点更新
			Boolean flag = false;
			//计算并判断窗口内所有点和投影点的距离是否大于阈值
			for (ENPoint point:listPoint){
				double disOfTwo = getDistance(sourceList.get(startPoint),sourceList.get(floatPoint),point);
				if(disOfTwo >= 30){
					flag = true;
					break;
				}
			}
			if(flag){
				//窗口内点距离都大于阈值
				//初始点加到目标列表
				targetList.add(sourceList.get(startPoint));
				//初始点变化
				startPoint = floatPoint - 1;
				//浮动点变化
				floatPoint += 1;
				if(floatPoint >= len){
					targetList.add(sourceList.get(floatPoint-1));
					break;
				}
				//窗口内点变化
				listPoint.clear();
				//System.out.println(listPoint.size());
				listPoint.add(sourceList.get(startPoint+1));
			} else{
				//距离小于阈值的情况
				//初始点不变
				//当前窗口集合加入当前浮动点
				listPoint.add(sourceList.get(floatPoint));
				//浮动点后移一位
				floatPoint += 1;
				//如果浮动点是终点 且当前窗口点距离都小于阈值 就直接忽略窗口点 直接将终点加入目标点集合
				if(floatPoint >= len){
					targetList.add(sourceList.get(startPoint));
					targetList.add(sourceList.get(floatPoint-1));
					break;
				}
			}
			flag = false;
		}
		return targetList;
	}
	/*计算投影点到轨迹点的距离
 * 入口是初始点A、浮动点B、当前轨迹点C
 * 三角形面积公式
 */
	public static double getDistance(ENPoint A,ENPoint B,ENPoint C){
		double distance = 0;
		double a = Math.abs(geoDist(A,B));
		double b = Math.abs(geoDist(B,C));
		double c = Math.abs(geoDist(A,C));
		double p = (a + b + c)/2.0;
		double s = Math.sqrt(p * (p-a) * (p-b) * (p-c));
		distance = s * 2.0 / a;
		return distance;
	}
	/*
 * ArrayList 拷贝函数
 * */
	/*提供的函数
 * 其中计算距离的函数 经过改造得到下面的距离计算方法
 * 具体是怎么计算距离的 我也没研究了
 * */
	public static double geoDist(ENPoint pA,ENPoint pB){
		double radLat1 = Rad(pA.pn);
		double radLat2 = Rad(pB.pn);
		double delta_lon = Rad(pB.pe - pA.pe);
		double top_1 = Math.cos(radLat2) * Math.sin(delta_lon);
		double top_2 = Math.cos(radLat1) * Math.sin(radLat2) - Math.sin(radLat1) * Math.cos(radLat2) * Math.cos(delta_lon);
		double top = Math.sqrt(top_1 * top_1 + top_2 * top_2);
		double bottom = Math.sin(radLat1) * Math.sin(radLat2) + Math.cos(radLat1) * Math.cos(radLat2) * Math.cos(delta_lon);
		double delta_sigma = Math.atan2(top, bottom);
		double distance = delta_sigma * 6378137.0;
		return distance;
	}
	public static double Rad(double d){
		return d * Math.PI / 180.0;
	}
	/*
 * 将压缩后的位置点信息写入到文件中
 * */
	public static void writeTestPointToFile(File outGPSFile,ArrayList<enpoint> pGPSPointFilter)throws Exception{
		Iterator<enpoint> iFilter = pGPSPointFilter.iterator();
		RandomAccessFile rFilter = new RandomAccessFile(outGPSFile,"rw");
		while(iFilter.hasNext()){
			ENPoint p = iFilter.next();
			String sFilter = p.getResultString();
			byte[] bFilter = sFilter.getBytes();
			rFilter.write(bFilter);
		}
		rFilter.close();
	}
	/**
 * 函数功能：求平均距离误差
 * 返回平均距离
 */
	public static double getMeanDistError(ArrayList<enpoint> pGPSArray,ArrayList<enpoint> pGPSArrayRe){
		double sumDist = 0.0;
		for (int i=1;i<pgpsarrayre.size();i++){
			double="" end="pGPSArrayRe.get(i).id;" int="" j="start+1;j<end;j++){" meandist="sumDist/(pGPSArray.size());" pre="" return="" start="pGPSArrayRe.get(i-1).id;" sumdist=""><pre class="brush:java;">import java.text.DecimalFormat;
			public class ENPoint implements Comparable<enpoint>{
			 public int id;
			//点ID
			public double pe;
			//经度
			public double pn;
			//维度
			public ENPoint(){
			}
			//空构造函数
			public String toString(){
				return this.id+"#"+this.pn+","+this.pe;
			}
			public String getResultString(){
				DecimalFormat df = new DecimalFormat("0.000000");
				return this.id+"#"+df.format(this.pe)+","+df.format(this.pn)+" \n";
			}
			@Override
			 public int compareTo(ENPoint other) {
				if(this.id<other.id) else="" return="" this.id="">other.id) return 1; else
				  return 0;
			}
		}

public class Yasuo {
 private int bianma = 256;// 编码
 private String perfix = "";// 前缀
 private String suffix = "";// 后缀
 private String zhongjian = "";// 中间变量
 HashMap<String, Integer> hm = new HashMap<String, Integer>();// 编码表
 private static String path = "D:\\JAVA\\字典压缩\\zidianyasuo.txt";// 要压缩的文件
 private static String path2 = "D:\\JAVA\\字典压缩\\yasuo.txt";// 解压后的文件
 private static String path3 = "D:\\JAVA\\字典压缩\\jieya.txt";// 解压后的文件
 public static void main(String[] args) throws IOException {
 /**
  * 压缩
  */
 Yasuo yasuo = new Yasuo();
 yasuo.yasuo();
 /**
  * 解压
  */
 Jieya jie = new Jieya();
 jie.jieya(path2,path3);
 }
 public void yasuo() throws IOException {
 // 创建文件输入流
 InputStream is = new FileInputStream(path);
 byte[] buffer = new byte[is.available()];// 创建缓存区域
 is.read(buffer);// 读入所有的文件字节
 String str = new String(buffer);// 对字节进行处理
 is.close(); // 关闭流
 // 创建文件输出流
 OutputStream os = new FileOutputStream(path2);
 DataOutputStream dos = new DataOutputStream(os);
// System.out.println(str);
 // 把最基本的256个Ascll码放编码表中
 for (int i = 0; i < 256; i++) {
  char ch = (char) i;
  String st = ch + "";
  hm.put(st, i);
 }
 for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
  if(bianma==65535){
  System.out.println("重置");
  dos.writeChar(65535);//写出一个-1作为重置的表示与码表的打印
  hm.clear();//清空Hashmap
  for (int j = 0; j < 256; j++) {//重新将基本256个编码写入
   char ch = (char) j;
   String st = ch + "";
   hm.put(st, j);
  }
  perfix="";
  bianma=0;
  }
  char ch = str.charAt(i);
  String s = ch + "";
  suffix = s;
  zhongjian = perfix + suffix;
  if (hm.get(zhongjian) == null) {// 如果码表中没有 前缀加后缀的码表
//  System.out.print(zhongjian);
//  System.out.println(" 对应的编码为 " + bianma);
  hm.put(zhongjian, bianma);// 向码表添加 前缀加后缀 和 对应的编码
//  System.out.println(" " + perfix);
//  System.out.println("写入的编码 "+hm.get(perfix));
  dos.writeChar(hm.get(perfix)); // 把前缀写入压缩文件
  bianma++;
  perfix = suffix;
  } else {// 如果有下一个前缀保存 上一个前缀加后缀
  perfix = zhongjian;
  }
  if (i == str.length() - 1) {// 把最后一个写进去
//  System.out.print("写入最后一个"+perfix);
  dos.writeChar(hm.get(perfix));
//  System.out.println("   "+hm.get(perfix));
  }
 }
 os.close();// 关闭流
// System.out.println(hm.toString());// 输出码表
 }
}

public class Jieya {
 private ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>();// 存高八位
 private int count = 0;// 下标
 private ArrayList<Integer> numlist = new ArrayList<>();// 存编码
 HashMap<String, Integer> hm = new HashMap<>();// 编码表
 HashMap<Integer, String> hm1 = new HashMap<>();// 编码表
 private String cw = "";
 private String pw = "";
 private String p = "";
 private String c = "";
 private int bianma = 256;
 public void jieya(String path, String path1) throws IOException {
 // 读取压缩文件
 InputStream is = new FileInputStream(path);
 byte[] buffer = new byte[is.available()];
 is.read(buffer);
 is.close();// 关闭流
 String str = new String(buffer);
 // System.out.println(str);
 // 读高八位 把高八位所表示的数字放入List中
 for (int i = 0; i < buffer.length; i += 2) {
  int a = buffer[i];
  list.add(a);// 高八位存入list列表中
 }
 for (int i = 1; i < buffer.length; i += 2) {// 读低八位
  // System.out.println(list.get(count)+"---");
  if (buffer[i] == -1 && buffer[i - 1] == -1) {
  numlist.add(65535);
  } else {
  // System.out.println(i);
  if (list.get(count) > 0) {// 如果低八位对应的高八位为1
   if (buffer[i] < 0) {
   int a = buffer[i] + 256 + 256 * list.get(count);
   // buffer[i]+=256+256*list.get(count);
   numlist.add(a);// 存入numlist中
   } else {
   int a = buffer[i] + 256 * (list.get(count));
   // System.out.println(buffer[i]+" "+a + "+++");
   numlist.add(a);// 存入numlist中
   }
  } else {// 高八位为0
   // System.out.println(buffer[i]);
   numlist.add((int) buffer[i]);// 存入numlist中
  }
  count++;
  }
 }
 // System.out.println(list.size()+" "+count+" "+numlist.size()+"比较大小"+"
 // "+buffer.length);
 // for(int i=0;i<numlist.size();i++){
 // System.out.println(numlist.get(i)+"p");
 // }
 /**
  * 把0-255位字符编码
  */
 for (int i = 0; i < 256; i++) {
  char ch = (char) i;
  String st = ch + "";
  hm.put(st, i);
  hm1.put(i, st);
 }
 /**
  * 根据numlist队列中的元素开始重新编码，输出文件
  */
 // 创建输出流
 OutputStream os = new FileOutputStream(path1);
 // 遍历numlist
 for (int i = 0; i < numlist.size(); i++) {
  int n = numlist.get(i);
  if (hm.containsValue(n) == true) {// 如果编码表中存在
  cw = hm1.get(n);
  // System.out.println(cw+"*");
  if (pw != "") {
   os.write(cw.getBytes("gbk"));
   p = pw;
   c = cw.charAt(0) + "";// c=cw的第一个
   // System.out.println(c+"&");
   hm.put(p + c, bianma);
   hm1.put(bianma, p + c);
   bianma++;
  } else {
   os.write(cw.getBytes("gbk"));// 第一个
  }
  } else {// 编码表中不存在
  p = pw;
  // System.out.println(pw+"-=");
  c = pw.charAt(0) + "";// c=pw的第一个
  hm.put(p + c, bianma);
  hm1.put(bianma, p + c);
  bianma++;
  os.write((p + c).getBytes("gbk"));
  cw = p + c;
  }
  pw = cw;
  // System.out.println(bianma);
  // System.out.println(cw+"==");
  if (i == 65535) {
  System.out.println("重置2");
  hm.clear();
  hm1.clear();
  for (int j = 0; j < 256; j++) {
   char ch = (char) j;
   String st = ch + "";
   hm.put(st, j);
   hm1.put(j, st);
  }
  bianma = 0;
  pw = "";
  }
 }
 // System.out.println(hm1.toString());
 os.close();
 }
}

package cc.xidian.main;
import java.text.DecimalFormat;
/**
* Created by hadoop on 2015/12/20.
*/
public class ENPoint implements Comparable<ENPoint>{
public int id;
//点ID
public double pe;
//经度
public double pn;
//维度
public ENPoint(){
}
//空构造函数
public String toString(){
	//DecimalFormat df = new DecimalFormat("0.000000");
	return this.id+"#"+this.pn+","+this.pe;
}
public String getTestString(){
	DecimalFormat df = new DecimalFormat("0.000000");
	return df.format(this.pn)+","+df.format(this.pe);
}
public String getResultString(){
	DecimalFormat df = new DecimalFormat("0.000000");
	return this.id+"#"+df.format(this.pn)+","+df.format(this.pe);
}
@Override
public int compareTo(ENPoint other) {
	if(this.id<other.id) return -1; else if(this.id>other.id) return1; else
	return0;
}
}

package cc.xidian.main;
import java.io.*;
import java.text.DecimalFormat;
import java.util.*;
import java.util.List;
/**
* Created by hadoop on 2015/12/19.
*/
public class TrajectoryCompressionMain{
	public static void main(String[] args)throws Exception{
		//-----------------------1、相关ArrayList数组和File对象的声明和定义-------------------------------------------------//
		ArrayList<ENPoint> pGPSArrayInit = new ArrayList<ENPoint>();
		//原纪录经纬度坐标数组
		ArrayList<ENPoint> pGPSArrayFilter = new ArrayList<ENPoint>();
		//过滤后的经纬度坐标数组
		ArrayList<ENPoint> pGPSArrayFilterSort = new ArrayList<ENPoint>();
		//过滤并排序后的经纬度坐标数组
		File fGPS = new File("2007-10-14-GPS.log");
		//原始数据文件对象
		File oGPS = new File("2015-12-25-GPS-Result.log");
		//过滤后的结果数据文件对象
		//保持转换成度后的原始经纬度数据文件，保持格式为“ID#经纬值，纬度值”，其中经度和维度单位为度，并保留小数点后6位数字
		File fInitGPSPoint = new File("2007-10-14-GPS-ENPoint.log");
		//保持转换后的原始经纬度坐标点的数据文件
		File fTestInitPoint = new File("2007-10-14-GPS-InitTestPoint.log");
		//用于仿真的原始经纬度坐标点数据文件
		File fTestFilterPoint = new File("2015-12-25-GPS-FilterTestPoint.log");
		//用于仿真的过滤后的经纬度坐标点数据文件
		//-------------------------2、获取原始点坐标并将其写入到文件中-------------------------------------------------------//
		pGPSArrayInit = getENPointFromFile(fGPS);
		//从原始数据文件中获取转换后的经纬度坐标点数据，存放到ArrayList数组中
		writeInitPointToFile(fInitGPSPoint, pGPSArrayInit);
		//将转换后的原始经纬度点数据写入文件中
		System.out.println(pGPSArrayInit.size());
		//输出原始经纬度点坐标的个数
		//-------------------------3、进行轨迹压缩-----------------------------------------------------------------------//
		double DMax = 30.0;
		//设定最大距离误差阈值
		pGPSArrayFilter.add(pGPSArrayInit.get(0));
		//获取第一个原始经纬度点坐标并添加到过滤后的数组中
		pGPSArrayFilter.add(pGPSArrayInit.get(pGPSArrayInit.size()-1));
		//获取最后一个原始经纬度点坐标并添加到过滤后的数组中
		ENPoint[] enpInit = new ENPoint[pGPSArrayInit.size()];
		//使用一个点数组接收所有的点坐标，用于后面的压缩
		Iterator<ENPoint> iInit = pGPSArrayInit.iterator();
		int jj=0;
		while(iInit.hasNext()){
			enpInit[jj] = iInit.next();
			jj++;
		}
		//将ArrayList中的点坐标拷贝到点数组中
		int start = 0;
		//起始下标
		int end = pGPSArrayInit.size()-1;
		//结束下标
		TrajCompressC(enpInit,pGPSArrayFilter,start,end,DMax);
		//DP压缩算法
		System.out.println(pGPSArrayFilter.size());
		//输出压缩后的点数
		//-------------------------4、对压缩后的经纬度点坐标数据按照ID从小到大排序---------------------------------------------//
		ENPoint[] enpFilter = new ENPoint[pGPSArrayFilter.size()];
		//使用一个点数组接收过滤后的点坐标，用于后面的排序
		Iterator<ENPoint> iF = pGPSArrayFilter.iterator();
		int i = 0;
		while(iF.hasNext()){
			enpFilter[i] = iF.next();
			i++;
		}
		//将ArrayList中的点坐标拷贝到点数组中
		Arrays.sort(enpFilter);
		//进行排序
		for (int j=0;j<enpFilter.length;j++){
			pGPSArrayFilterSort.add(enpFilter[j]);
			//将排序后的点坐标写到一个新的ArrayList数组中
		}
		//-------------------------5、生成仿真测试文件--------------------------------------------------------------------//
		writeTestPointToFile(fTestInitPoint,pGPSArrayInit);
		//将原始经纬度数据点写入仿真文件中，格式为“经度，维度”
		writeTestPointToFile(fTestFilterPoint, pGPSArrayFilterSort);
		//将过滤后的经纬度数据点写入仿真文件中，格式为“经度，维度”
		//-------------------------6、求平均误差-------------------------------------------------------------------------//
		double mDError = getMeanDistError(pGPSArrayInit,pGPSArrayFilterSort);
		//求平均误差
		System.out.println(mDError);
		//-------------------------7、求压缩率--------------------------------------------------------------------------//
		double cRate = (double)pGPSArrayFilter.size()/pGPSArrayInit.size()*100;
		//求压缩率
		System.out.println(cRate);
		//-------------------------8、生成最终结果文件--------------------------------------------------------------------//
		//将最终结果写入结果文件中，包括过滤后的点的ID，点的个数、平均误差和压缩率
		writeFilterPointToFile(oGPS,pGPSArrayFilterSort,mDError,cRate);
		//------------------------------------------------------------------------------------------------------------//
	}
	/**
*函数功能：从源文件中读出所以记录中的经纬度坐标，并存入到ArrayList数组中，并将其返回
* @param fGPS：源数据文件
* @return pGPSArrayInit：返回保存所有点坐标的ArrayList数组
* @throws Exception
*/
	public static ArrayList<ENPoint> getENPointFromFile(File fGPS)throws Exception{
		ArrayList<ENPoint> pGPSArray = new ArrayList<ENPoint>();
		if(fGPS.exists()&&fGPS.isFile()){
			InputStreamReader read = new InputStreamReader(new FileInputStream(fGPS));
			BufferedReader bReader = new BufferedReader(read);
			String str;
			String[] strGPS;
			int i = 0;
			while((str = bReader.readLine())!=null){
				strGPS = str.split(" ");
				ENPoint p = new ENPoint();
				p.id = i;
				i++;
				p.pe = (dfTodu(strGPS[3]));
				p.pn = (dfTodu(strGPS[5]));
				pGPSArray.add(p);
			}
			bReader.close();
		}
		return pGPSArray;
	}
	/**
* 函数功能：将过滤后的点的经纬度坐标、平均距离误差、压缩率写到结果文件中
* @param outGPSFile：结果文件
* @param pGPSPointFilter：过滤后的点
* @param mDerror：平均距离误差
* @param cRate：压缩率
* @throws Exception
*/
	public static void writeFilterPointToFile(File outGPSFile,ArrayList<ENPoint> pGPSPointFilter,
	double mDerror,double cRate)throws Exception{
		Iterator<ENPoint> iFilter = pGPSPointFilter.iterator();
		RandomAccessFile rFilter = new RandomAccessFile(outGPSFile,"rw");
		while(iFilter.hasNext()){
			ENPoint p = iFilter.next();
			String sFilter = p.getResultString()+"\n";
			byte[] bFilter = sFilter.getBytes();
			rFilter.write(bFilter);
		}
		String strmc = "#"+Integer.toString(pGPSPointFilter.size())+","+
		double.toString(mDerror)+","+double.toString(cRate)+"%"+"#"+"\n";
		byte[] bmc = strmc.getBytes();
		rFilter.write(bmc);
		rFilter.close();
	}
	/**
* 函数功能：将转换后的原始经纬度数据点存到文件中
* @param outGPSFile
* @param pGPSPointFilter
* @throws Exception
*/
	public static void writeInitPointToFile(File outGPSFile,ArrayList<ENPoint> pGPSPointFilter)throws Exception{
		Iterator<ENPoint> iFilter = pGPSPointFilter.iterator();
		RandomAccessFile rFilter = new RandomAccessFile(outGPSFile,"rw");
		while(iFilter.hasNext()){
			ENPoint p = iFilter.next();
			String sFilter = p.toString()+"\n";
			byte[] bFilter = sFilter.getBytes();
			rFilter.write(bFilter);
		}
		rFilter.close();
	}
	/**
* 函数功能：将数组中的经纬度点坐标数据写入测试文件中，用于可视化测试
* @param outGPSFile：文件对象
* @param pGPSPointFilter：点数组
* @throws Exception
*/
	public static void writeTestPointToFile(File outGPSFile,ArrayList<ENPoint> pGPSPointFilter)throws Exception{
		Iterator<ENPoint> iFilter = pGPSPointFilter.iterator();
		RandomAccessFile rFilter = new RandomAccessFile(outGPSFile,"rw");
		while(iFilter.hasNext()){
			ENPoint p = iFilter.next();
			String sFilter = p.getTestString()+"\n";
			byte[] bFilter = sFilter.getBytes();
			rFilter.write(bFilter);
		}
		rFilter.close();
	}
	/**
* 函数功能：将原始经纬度坐标数据转换成度
* @param str：原始经纬度坐标
* @return ：返回对于的度数据
*/
	public static double dfTodu(String str){
		int indexD = str.indexOf(‘.‘);
		String strM = str.substring(0,indexD-2);
		String strN = str.substring(indexD-2);
		double d = double.parsedouble(strM)+double.parsedouble(strN)/60;
		return d;
	}
	/**
* 函数功能：保留一个double数的小数点后六位
* @param d：原始double数
* @return 返回转换后的double数
*/
	public static double getPointSix(double d){
		DecimalFormat df = new DecimalFormat("0.000000");
		return double.parsedouble(df.format(d));
	}
	/**
* 函数功能：使用三角形面积（使用海伦公式求得）相等方法计算点pX到点pA和pB所确定的直线的距离
* @param pA：起始点
* @param pB：结束点
* @param pX：第三个点
* @return distance：点pX到pA和pB所在直线的距离
*/
	public static double distToSegment(ENPoint pA,ENPoint pB,ENPoint pX){
		double a = Math.abs(geoDist(pA, pB));
		double b = Math.abs(geoDist(pA, pX));
		double c = Math.abs(geoDist(pB, pX));
		double p = (a+b+c)/2.0;
		double s = Math.sqrt(Math.abs(p*(p-a)*(p-b)*(p-c)));
		double d = s*2.0/a;
		return d;
	}
	/**
* 函数功能：用老师给的看不懂的方法求两个经纬度点之间的距离
* @param pA：起始点
* @param pB：结束点
* @return distance：距离
*/
	public static double geoDist(ENPoint pA,ENPoint pB)
	{
		double radLat1 = Rad(pA.pn);
		double radLat2 = Rad(pB.pn);
		double delta_lon = Rad(pB.pe - pA.pe);
		double top_1 = Math.cos(radLat2) * Math.sin(delta_lon);
		double top_2 = Math.cos(radLat1) * Math.sin(radLat2) - Math.sin(radLat1) * Math.cos(radLat2) * Math.cos(delta_lon);
		double top = Math.sqrt(top_1 * top_1 + top_2 * top_2);
		double bottom = Math.sin(radLat1) * Math.sin(radLat2) + Math.cos(radLat1) * Math.cos(radLat2) * Math.cos(delta_lon);
		double delta_sigma = Math.atan2(top, bottom);
		double distance = delta_sigma * 6378137.0;
		return distance;
	}
	/**
* 函数功能：角度转弧度
* @param d：角度
* @return 返回的是弧度
*/
	public static double Rad(double d)
	{
		return d * Math.PI / 180.0;
	}
	/**
* 函数功能：根据最大距离限制，采用DP方法递归的对原始轨迹进行采样，得到压缩后的轨迹
* @param enpInit：原始经纬度坐标点数组
* @param enpArrayFilter：保持过滤后的点坐标数组
* @param start：起始下标
* @param end：终点下标
* @param DMax：预先指定好的最大距离误差
*/
	public static void TrajCompressC(ENPoint[] enpInit,ArrayList<ENPoint> enpArrayFilter,
	int start,int end,double DMax){
		if(start < end){
			//递归进行的条件
			double maxDist = 0;
			//最大距离
			int cur_pt = 0;
			//当前下标
			for (int i=start+1;i<end;i++){
				double curDist = distToSegment(enpInit[start],enpInit[end],enpInit[i]);
				//当前点到对应线段的距离
				if(curDist > maxDist){
					maxDist = curDist;
					cur_pt = i;
				}
				//求出最大距离及最大距离对应点的下标
			}
			//若当前最大距离大于最大距离误差
			if(maxDist >= DMax){
				enpArrayFilter.add(enpInit[cur_pt]);
				//将当前点加入到过滤数组中
				//将原来的线段以当前点为中心拆成两段，分别进行递归处理
				TrajCompressC(enpInit,enpArrayFilter,start,cur_pt,DMax);
				TrajCompressC(enpInit,enpArrayFilter,cur_pt,end,DMax);
			}
		}
	}
	/**
* 函数功能：求平均距离误差
* @param pGPSArrayInit：原始数据点坐标
* @param pGPSArrayFilterSort：过滤后的数据点坐标
* @return ：返回平均距离
*/
	public static double getMeanDistError(
	ArrayList<ENPoint> pGPSArrayInit,ArrayList<ENPoint> pGPSArrayFilterSort){
		double sumDist = 0.0;
		for (int i=1;i<pGPSArrayFilterSort.size();i++){
			int start = pGPSArrayFilterSort.get(i-1).id;
			int end = pGPSArrayFilterSort.get(i).id;
			for (int j=start+1;j<end;j++){
				sumDist += distToSegment(
				pGPSArrayInit.get(start),pGPSArrayInit.get(end),pGPSArrayInit.get(j));
			}
		}
		double meanDist = sumDist/(pGPSArrayInit.size());
		return meanDist;
	}
}