Javascript 计算Ramer-Douglas-Peucker公差的最佳方法

我正在使用Ramer-Douglas Peucker算法的一个实现来减少地图路线的点数。例如，如果我有500个以上的点，我希望在运行算法时使用一个公差，该公差将点计数减少到500以下，同时尽可能接近它。到目前为止，我尝试过的效率极低的方法如下：

simp = coordSimplify(data.tableData, 0)
while (simp.length > 400) {
    i += 0.0001;
    simp = coordSimplify(data.tableData, i);
}

但我意识到这将大大减缓整个过程

我怎样才能使整个过程更有效率？我在考虑某种二进制切分算法，但我不确定每次如何计算上界和下界

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TIA

建议尝试以下方法，这是一种有效的二进制搜索，搜索

epsilon

值（使用术语at），该值位于

simpTargetLo

和

simpTargetHi

的目标点长度范围内

（注意，我没有测试过这个，因为我没有访问

coordSimplify（）

，所以可能会有一些语法错误，但逻辑应该是合理的。）

//设置可接受的结果。
设simpTargetLo=490；
设simpTargetHi=510；
//设置初始ε范围，该范围需要超出估计的解决方案。
设ε=0；
设ε=1；
设ε；
//计算初始低simp值和高simp值。
设simlo=coordSimplify（data.tableData，epsilonLo）；
设simpHi=coordSimplify（data.tableData，epsilonHi）；
让simpMid；
//确保初始simp值超出目标范围。
if（！（simpLo.length）你看过人们在github上的实现吗？这里和那里有一点-为什么？
github
是有史以来最好的编程资源之一。我曾经找到一个完整的（！）“故障单系统”在那里，一家公司已经工作了一年多……完成并完善了它……然后在github上发布了它！你应该仔细寻找与你所想的类似的“现有技术”，因为“有人已经做过了”他们可能会把它放在github或sourceforge上。™我知道如何使用Github。
// Set the acceptable result.
let simpTargetLo = 490;
let simpTargetHi = 510;

// Set the initial epsilon range which needs to be outside the estimated solution.
let epsilonLo = 0;
let epsilonHi = 1;
let epsilonMid;

// Calculate the initial low and high simp values.
let simpLo = coordSimplify(data.tableData, epsilonLo);
let simpHi = coordSimplify(data.tableData, epsilonHi);
let simpMid;

// Ensure that the initial simp values fall outside the target range.
if ( !( simpLo.length <= simpTargetLo && simpTargetHi <= simpHi.length ) ) {
  throw new Error( `Initial epsilon need expanding.\n  epsilonLo ${epsilonLo} returns ${simpLo.length}\n  epsilonHi ${epsilonHi} returns ${simpHi.length}` );
}

// Finally, let's ensure we don't get into an infinite loop in the event that
// their is no solution or the solution oscillates outside the target range.
let iterations = 0;
let maxIterations = 100;

do {
  
  // Calculate the simp at the midpoint of the low and high epsilon.
  epsilonMid = ( epsilonLo + epsilonHi ) / 2;
  simpMid = coordSimplify(data.tableData, epsilonMid );
  
  // Narrow the epsilon low and high range if the simp result is still outside
  // both the target low and high.
  if ( simpMid.length < simpTargetLo ) {
    epsilonLo = epsilonMid;
  } else if ( simpTargetHi < simpMid.length ) {
    epsilonHi = epsilonMid;
  } else {
    // Otherwise, we have a solution!
    break;
  }
  
  iterations++;
  
while( iterations < maxIterations );

if ( iterations < maxIterations ) {
  console.log( `epsilon ${epsilonMid} returns ${simpMid.length}` );
} else {
  console.log( `Unable to find solution.` );
}