macos — CGAL :: Delaunay_d C ++ в наборе данных семян UCI: «EXC_BAD_ACCESS»
Для моей докторской работы мне нужно построить триангуляцию Делоне (DT) заданной точки в любом (низком) измерении. До сих пор я использовал библиотеку C ++ CGAL с данными до 4D без каких-либо заметных проблем.
Однако, поскольку я использовал тот же класс CGAL :: Delaunay_d, который я ранее использовал для набора данных 7D (а именно Хранилище UCI Семена набор данных Кажется, что-то идет не так, и я не знаю, как отследить мою проблему.
Вот код для вставки копии для воспроизведения выполнения:
// CGAL includes
#include <CGAL/Cartesian_d.h>
#include <CGAL/Delaunay_d.h>
#include <CGAL/Gmpq.h>
// STANDARD includes
#include <iostream>
#include <string>
#include <map>
// TYPEDEFS
typedef CGAL::Gmpq EXACT_RT;
typedef CGAL::Cartesian_d<EXACT_RT> EXACT_Kernel;
typedef EXACT_Kernel::Point_d EXACT_Point;
typedef EXACT_Kernel::Vector_d EXACT_Vector;
typedef CGAL::Delaunay_d<EXACT_Kernel> EXACT_Delaunay_any_d;
typedef EXACT_Delaunay_any_d::Vertex_handle EXACT_Vertex_handle;
// NAMESPACES
using namespace std;
using namespace CGAL;
// FUNCTIONS
int main(int argc, char *argv[]);
void delaunay_d(EXACT_Delaunay_any_d &DT, const map <unsigned, vector<EXACT_RT> > &data);
map <unsigned, vector<EXACT_RT> > data_parse(const string &data_set);
// DATASET
char seeds_data_char[] = "15,26 14,84 0,871 5,763 3,312 2,221 5,22\n\
14,88 14,57 0,8811 5,554 3,333 1,018 4,956\n\
14,29 14,09 0,905 5,291 3,337 2,699 4,825\n\
13,84 13,94 0,8955 5,324 3,379 2,259 4,805\n\
16,14 14,99 0,9034 5,658 3,562 1,355 5,175\n\
14,38 14,21 0,8951 5,386 3,312 2,462 4,956\n\
14,69 14,49 0,8799 5,563 3,259 3,586 5,219\n\
14,11 14,1 0,8911 5,42 3,302 2,7 5\n\
16,63 15,46 0,8747 6,053 3,465 2,04 5,877\n\
16,44 15,25 0,888 5,884 3,505 1,969 5,533\n\
15,26 14,85 0,8696 5,714 3,242 4,543 5,314\n\
14,03 14,16 0,8796 5,438 3,201 1,717 5,001\n\
13,89 14,02 0,888 5,439 3,199 3,986 4,738\n\
13,78 14,06 0,8759 5,479 3,156 3,136 4,872\n\
13,74 14,05 0,8744 5,482 3,114 2,932 4,825\n\
14,59 14,28 0,8993 5,351 3,333 4,185 4,781\n\
13,99 13,83 0,9183 5,119 3,383 5,234 4,781\n\
15,69 14,75 0,9058 5,527 3,514 1,599 5,046\n\
14,7 14,21 0,9153 5,205 3,466 1,767 4,649\n\
12,72 13,57 0,8686 5,226 3,049 4,102 4,914\n\
14,16 14,4 0,8584 5,658 3,129 3,072 5,176\n\
14,11 14,26 0,8722 5,52 3,168 2,688 5,219\n\
15,88 14,9 0,8988 5,618 3,507 0,7651 5,091\n\
12,08 13,23 0,8664 5,099 2,936 1,415 4,961\n\
15,01 14,76 0,8657 5,789 3,245 1,791 5,001\n\
16,19 15,16 0,8849 5,833 3,421 0,903 5,307\n\
13,02 13,76 0,8641 5,395 3,026 3,373 4,825\n\
12,74 13,67 0,8564 5,395 2,956 2,504 4,869\n\
14,11 14,18 0,882 5,541 3,221 2,754 5,038\n\
13,45 14,02 0,8604 5,516 3,065 3,531 5,097\n\
13,16 13,82 0,8662 5,454 2,975 0,8551 5,056\n\
15,49 14,94 0,8724 5,757 3,371 3,412 5,228\n\
14,09 14,41 0,8529 5,717 3,186 3,92 5,299\n\
13,94 14,17 0,8728 5,585 3,15 2,124 5,012\n\
15,05 14,68 0,8779 5,712 3,328 2,129 5,36\n\
16,12 15 0,9 5,709 3,485 2,27 5,443\n\
16,2 15,27 0,8734 5,826 3,464 2,823 5,527\n\
17,08 15,38 0,9079 5,832 3,683 2,956 5,484\n\
14,8 14,52 0,8823 5,656 3,288 3,112 5,309\n\
14,28 14,17 0,8944 5,397 3,298 6,685 5,001\n\
13,54 13,85 0,8871 5,348 3,156 2,587 5,178\n\
13,5 13,85 0,8852 5,351 3,158 2,249 5,176\n\
13,16 13,55 0,9009 5,138 3,201 2,461 4,783\n\
15,5 14,86 0,882 5,877 3,396 4,711 5,528\n\
15,11 14,54 0,8986 5,579 3,462 3,128 5,18\n\
13,8 14,04 0,8794 5,376 3,155 1,56 4,961\n\
15,36 14,76 0,8861 5,701 3,393 1,367 5,132\n\
14,99 14,56 0,8883 5,57 3,377 2,958 5,175\n\
14,79 14,52 0,8819 5,545 3,291 2,704 5,111\n\
14,86 14,67 0,8676 5,678 3,258 2,129 5,351\n\
14,43 14,4 0,8751 5,585 3,272 3,975 5,144\n\
15,78 14,91 0,8923 5,674 3,434 5,593 5,136\n\
14,49 14,61 0,8538 5,715 3,113 4,116 5,396\n\
14,33 14,28 0,8831 5,504 3,199 3,328 5,224\n\
14,52 14,6 0,8557 5,741 3,113 1,481 5,487\n\
15,03 14,77 0,8658 5,702 3,212 1,933 5,439\n\
14,46 14,35 0,8818 5,388 3,377 2,802 5,044\n\
14,92 14,43 0,9006 5,384 3,412 1,142 5,088\n\
15,38 14,77 0,8857 5,662 3,419 1,999 5,222\n\
12,11 13,47 0,8392 5,159 3,032 1,502 4,519\n\
11,42 12,86 0,8683 5,008 2,85 2,7 4,607\n\
11,23 12,63 0,884 4,902 2,879 2,269 4,703\n\
12,36 13,19 0,8923 5,076 3,042 3,22 4,605\n\
13,22 13,84 0,868 5,395 3,07 4,157 5,088\n\
12,78 13,57 0,8716 5,262 3,026 1,176 4,782\n\
12,88 13,5 0,8879 5,139 3,119 2,352 4,607\n\
14,34 14,37 0,8726 5,63 3,19 1,313 5,15\n\
14,01 14,29 0,8625 5,609 3,158 2,217 5,132\n\
14,37 14,39 0,8726 5,569 3,153 1,464 5,3\n\
12,73 13,75 0,8458 5,412 2,882 3,533 5,067\n\
17,63 15,98 0,8673 6,191 3,561 4,076 6,06\n\
16,84 15,67 0,8623 5,998 3,484 4,675 5,877\n\
17,26 15,73 0,8763 5,978 3,594 4,539 5,791\n\
19,11 16,26 0,9081 6,154 3,93 2,936 6,079\n\
16,82 15,51 0,8786 6,017 3,486 4,004 5,841\n\
16,77 15,62 0,8638 5,927 3,438 4,92 5,795\n\
17,32 15,91 0,8599 6,064 3,403 3,824 5,922\n\
20,71 17,23 0,8763 6,579 3,814 4,451 6,451\n\
18,94 16,49 0,875 6,445 3,639 5,064 6,362\n\
17,12 15,55 0,8892 5,85 3,566 2,858 5,746\n\
16,53 15,34 0,8823 5,875 3,467 5,532 5,88\n\
18,72 16,19 0,8977 6,006 3,857 5,324 5,879\n\
20,2 16,89 0,8894 6,285 3,864 5,173 6,187\n\
19,57 16,74 0,8779 6,384 3,772 1,472 6,273\n\
19,51 16,71 0,878 6,366 3,801 2,962 6,185\n\
18,27 16,09 0,887 6,173 3,651 2,443 6,197\n\
18,88 16,26 0,8969 6,084 3,764 1,649 6,109\n\
18,98 16,66 0,859 6,549 3,67 3,691 6,498\n\
21,18 17,21 0,8989 6,573 4,033 5,78 6,231\n\
20,88 17,05 0,9031 6,45 4,032 5,016 6,321\n\
20,1 16,99 0,8746 6,581 3,785 1,955 6,449\n\
18,76 16,2 0,8984 6,172 3,796 3,12 6,053\n\
18,81 16,29 0,8906 6,272 3,693 3,237 6,053\n\
18,59 16,05 0,9066 6,037 3,86 6,001 5,877\n\
18,36 16,52 0,8452 6,666 3,485 4,933 6,448\n\
16,87 15,65 0,8648 6,139 3,463 3,696 5,967\n\
19,31 16,59 0,8815 6,341 3,81 3,477 6,238\n\
18,98 16,57 0,8687 6,449 3,552 2,144 6,453\n\
18,17 16,26 0,8637 6,271 3,512 2,853 6,273\n\
18,72 16,34 0,881 6,219 3,684 2,188 6,097\n\
16,41 15,25 0,8866 5,718 3,525 4,217 5,618\n\
17,99 15,86 0,8992 5,89 3,694 2,068 5,837\n\
19,46 16,5 0,8985 6,113 3,892 4,308 6,009\n\
19,18 16,63 0,8717 6,369 3,681 3,357 6,229\n\
18,95 16,42 0,8829 6,248 3,755 3,368 6,148\n\
18,83 16,29 0,8917 6,037 3,786 2,553 5,879\n\
18,85 16,17 0,9056 6,152 3,806 2,843 6,2\n\
17,63 15,86 0,88 6,033 3,573 3,747 5,929\n\
19,94 16,92 0,8752 6,675 3,763 3,252 6,55\n\
18,55 16,22 0,8865 6,153 3,674 1,738 5,894\n\
18,45 16,12 0,8921 6,107 3,769 2,235 5,794\n\
19,38 16,72 0,8716 6,303 3,791 3,678 5,965\n\
19,13 16,31 0,9035 6,183 3,902 2,109 5,924\n\
19,14 16,61 0,8722 6,259 3,737 6,682 6,053\n\
20,97 17,25 0,8859 6,563 3,991 4,677 6,316\n\
19,06 16,45 0,8854 6,416 3,719 2,248 6,163\n\
18,96 16,2 0,9077 6,051 3,897 4,334 5,75\n\
19,15 16,45 0,889 6,245 3,815 3,084 6,185\n\
18,89 16,23 0,9008 6,227 3,769 3,639 5,966\n\
20,03 16,9 0,8811 6,493 3,857 3,063 6,32\n\
20,24 16,91 0,8897 6,315 3,962 5,901 6,188\n\
18,14 16,12 0,8772 6,059 3,563 3,619 6,011\n\
16,17 15,38 0,8588 5,762 3,387 4,286 5,703\n\
18,43 15,97 0,9077 5,98 3,771 2,984 5,905\n\
15,99 14,89 0,9064 5,363 3,582 3,336 5,144\n\
18,75 16,18 0,8999 6,111 3,869 4,188 5,992\n\
18,65 16,41 0,8698 6,285 3,594 4,391 6,102\n\
17,98 15,85 0,8993 5,979 3,687 2,257 5,919\n\
20,16 17,03 0,8735 6,513 3,773 1,91 6,185\n\
17,55 15,66 0,8991 5,791 3,69 5,366 5,661\n\
18,3 15,89 0,9108 5,979 3,755 2,837 5,962\n\
18,94 16,32 0,8942 6,144 3,825 2,908 5,949\n\
15,38 14,9 0,8706 5,884 3,268 4,462 5,795\n\
16,16 15,33 0,8644 5,845 3,395 4,266 5,795\n\
15,56 14,89 0,8823 5,776 3,408 4,972 5,847\n\
15,38 14,66 0,899 5,477 3,465 3,6 5,439\n\
17,36 15,76 0,8785 6,145 3,574 3,526 5,971\n\
15,57 15,15 0,8527 5,92 3,231 2,64 5,879\n\
15,6 15,11 0,858 5,832 3,286 2,725 5,752\n\
16,23 15,18 0,885 5,872 3,472 3,769 5,922\n\
13,07 13,92 0,848 5,472 2,994 5,304 5,395\n\
13,32 13,94 0,8613 5,541 3,073 7,035 5,44\n\
13,34 13,95 0,862 5,389 3,074 5,995 5,307\n\
12,22 13,32 0,8652 5,224 2,967 5,469 5,221\n\
11,82 13,4 0,8274 5,314 2,777 4,471 5,178\n\
11,21 13,13 0,8167 5,279 2,687 6,169 5,275\n\
11,43 13,13 0,8335 5,176 2,719 2,221 5,132\n\
12,49 13,46 0,8658 5,267 2,967 4,421 5,002\n\
12,7 13,71 0,8491 5,386 2,911 3,26 5,316\n\
10,79 12,93 0,8107 5,317 2,648 5,462 5,194\n\
11,83 13,23 0,8496 5,263 2,84 5,195 5,307\n\
12,01 13,52 0,8249 5,405 2,776 6,992 5,27\n\
12,26 13,6 0,8333 5,408 2,833 4,756 5,36\n\
11,18 13,04 0,8266 5,22 2,693 3,332 5,001\n\
11,36 13,05 0,8382 5,175 2,755 4,048 5,263\n\
11,19 13,05 0,8253 5,25 2,675 5,813 5,219\n\
11,34 12,87 0,8596 5,053 2,849 3,347 5,003\n\
12,13 13,73 0,8081 5,394 2,745 4,825 5,22\n\
11,75 13,52 0,8082 5,444 2,678 4,378 5,31\n\
11,49 13,22 0,8263 5,304 2,695 5,388 5,31\n\
12,54 13,67 0,8425 5,451 2,879 3,082 5,491\n\
12,02 13,33 0,8503 5,35 2,81 4,271 5,308\n\
12,05 13,41 0,8416 5,267 2,847 4,988 5,046\n\
12,55 13,57 0,8558 5,333 2,968 4,419 5,176\n\
11,14 12,79 0,8558 5,011 2,794 6,388 5,049\n\
12,1 13,15 0,8793 5,105 2,941 2,201 5,056\n\
12,44 13,59 0,8462 5,319 2,897 4,924 5,27\n\
12,15 13,45 0,8443 5,417 2,837 3,638 5,338\n\
11,35 13,12 0,8291 5,176 2,668 4,337 5,132\n\
11,24 13 0,8359 5,09 2,715 3,521 5,088\n\
11,02 13 0,8189 5,325 2,701 6,735 5,163\n\
11,55 13,1 0,8455 5,167 2,845 6,715 4,956\n\
11,27 12,97 0,8419 5,088 2,763 4,309 5\n\
11,4 13,08 0,8375 5,136 2,763 5,588 5,089\n\
10,83 12,96 0,8099 5,278 2,641 5,182 5,185\n\
10,8 12,57 0,859 4,981 2,821 4,773 5,063\n\
11,26 13,01 0,8355 5,186 2,71 5,335 5,092\n\
10,74 12,73 0,8329 5,145 2,642 4,702 4,963\n\
11,48 13,05 0,8473 5,18 2,758 5,876 5,002\n\
12,21 13,47 0,8453 5,357 2,893 1,661 5,178\n\
11,41 12,95 0,856 5,09 2,775 4,957 4,825\n\
12,46 13,41 0,8706 5,236 3,017 4,987 5,147\n\
12,19 13,36 0,8579 5,24 2,909 4,857 5,158\n\
11,65 13,07 0,8575 5,108 2,85 5,209 5,135\n\
12,89 13,77 0,8541 5,495 3,026 6,185 5,316\n\
11,56 13,31 0,8198 5,363 2,683 4,062 5,182\n\
11,81 13,45 0,8198 5,413 2,716 4,898 5,352\n\
10,91 12,8 0,8372 5,088 2,675 4,179 4,956\n\
11,23 12,82 0,8594 5,089 2,821 7,524 4,957\n\
10,59 12,41 0,8648 4,899 2,787 4,975 4,794\n\
10,93 12,8 0,839 5,046 2,717 5,398 5,045\n\
11,27 12,86 0,8563 5,091 2,804 3,985 5,001\n\
11,87 13,02 0,8795 5,132 2,953 3,597 5,132\n\
10,82 12,83 0,8256 5,18 2,63 4,853 5,089\n\
12,11 13,27 0,8639 5,236 2,975 4,132 5,012\n\
12,8 13,47 0,886 5,16 3,126 4,873 4,914\n\
12,79 13,53 0,8786 5,224 3,054 5,483 4,958\n\
13,37 13,78 0,8849 5,32 3,128 4,67 5,091\n\
12,62 13,67 0,8481 5,41 2,911 3,306 5,231\n\
12,76 13,38 0,8964 5,073 3,155 2,828 4,83\n\
12,38 13,44 0,8609 5,219 2,989 5,472 5,045\n\
12,67 13,32 0,8977 4,984 3,135 2,3 4,745\n\
11,18 12,72 0,868 5,009 2,81 4,051 4,828\n\
12,7 13,41 0,8874 5,183 3,091 8,456 5\n\
12,37 13,47 0,8567 5,204 2,96 3,919 5,001\n\
12,19 13,2 0,8783 5,137 2,981 3,631 4,87\n\
11,23 12,88 0,8511 5,14 2,795 4,325 5,003\n\
13,2 13,66 0,8883 5,236 3,232 8,315 5,056\n\
11,84 13,21 0,8521 5,175 2,836 3,598 5,044\n\
12,3 13,34 0,8684 5,243 2,974 5,637 5,063";
//////////
// MAIN //
//////////
int main(int argc, char *argv[]) {
// DATA SET declaration
string seeds_data(seeds_data_char);
map <unsigned, vector<EXACT_RT> > my_DATA = data_parse(seeds_data);
// DT declaration
EXACT_Delaunay_any_d my_DT(7);
// DT construction
delaunay_d(my_DT, my_DATA);
return 0;
}
// DELAUNAY TRIANGULATION function
void delaunay_d(
EXACT_Delaunay_any_d &DT,
const map <unsigned, vector<EXACT_RT> > &data)
{
// Dim size variable
int d = ((data.begin()) ->second).size();
int i = 1;
// Scanning data set -- DT construction
for(map <unsigned, vector<EXACT_RT> >::const_iterator it = data.begin(); it != data.end(); it++, i++){
// Constructing Point objects
EXACT_Point tmp = EXACT_Point(d, (it ->second).begin(), (it ->second).end());
// Inserting point in the triangulation
EXACT_Vertex_handle v_tmp = DT.insert(tmp);
// DEBUG
std::cout << "-- DEBUG POST -- " << i << " -- DT.all_simplices().size() : " << DT.all_simplices().size() << " -- DT.current_dimension() : " << DT.current_dimension() << endl;
}
}
// PARSING DATA function
map <unsigned, vector<EXACT_RT> > data_parse(
const string &data_set)
{
// RETURNED map
map <unsigned, vector<EXACT_RT> > result;
// TMP variables declaration
vector<EXACT_RT> vect;
string tmp_value;
char current_char;
for (unsigned i=0; i<data_set.length(); i++)
{
current_char = data_set[i];
// Testing if read character is tab or space (i.e. end of a number) ...
if( (current_char == '\t') || (current_char == ' ')) {
double curr_num = atof(tmp_value.c_str());
vect.push_back(EXACT_RT(curr_num)); // Storing the double value.
tmp_value.clear(); // Clearing current number
}
// ... end of a line ...
else
if ( (current_char == '\n') || (current_char == '\r') ) {
double curr_num = atof(tmp_value.c_str());
vect.push_back(EXACT_RT(curr_num)); // Storing the double value.
result.insert ( pair <unsigned, vector<EXACT_RT> > (i++, vect) ); // Feeding returned map
tmp_value.clear(); // Clearing current number
vect.clear(); // Clearing the vector containing the converted values
}
// .. storing any other character
else {
// Dealing with decimal character (from ',' to '.')
if(current_char == ',') {
// Storing current character
tmp_value.push_back('.');
}
else
// Storing current character
tmp_value.push_back(current_char);
}
}
return result;
}
Как я использовал точный тип номера CGAL::Gmpq для вычисления DT, я подозреваю внутреннюю ошибку CGAL, но я не могу утверждать это. Моя ошибка на самом деле происходит в вызове функции EXACT_Delaunay_any_d::insert()и я не знаю, как найти способ отладить его.
Сигнал «EXC_BAD_ACCESS» останавливает мою программу при попытке вставить 78-ю точку после построения 20926 симплексов.
Мои вопросы:
- Должен ли я использовать какой-то другой тип точного числа?
- Это внутренняя проблема функции CGAL
EXACT_Delaunay_any_d::insert()? - Это проблема выделения памяти, связанная с моей ОС (Mac OS X 10.6.8)?
Спасибо заранее, если у вас есть какие-либо ответы / подсказки для расследования!
Октавио
Решение
Интересно, что вы только что сообщили о переполнении стека на stackoverflow.com.
Функция visibility_search в Convex_hull_d.h является рекурсивным (не терминальной рекурсией), и глубина рекурсии, по-видимому, не ограничена. Это ошибка. Вы сможете продвинуться немного дальше, увеличив размер стека (процедура описана в других вопросах на этом сайте). Дайте нам знать, как это поживает.
Вы также можете попытаться сократить использование стека. Может быть, используя mpq_class или же CGAL::Quotient<CGAL::MP_Float> вместо CGAL::Gmpq поможет или может быть еще хуже. Вы также можете перекомпилировать библиотеку GMP после замены 65536 на 1024 в gmp-impl.h.
Другие решения
Других решений пока нет …
detector