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1 : : /*************************************************************************** 2 : : qgsalgorithmrandomextract.cpp 3 : : --------------------- 4 : : begin : December 2019 5 : : copyright : (C) 2019 by Alexander Bruy 6 : : email : alexander dot bruy at gmail dot com 7 : : ***************************************************************************/ 8 : : 9 : : /*************************************************************************** 10 : : * * 11 : : * This program is free software; you can redistribute it and/or modify * 12 : : * it under the terms of the GNU General Public License as published by * 13 : : * the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or * 14 : : * (at your option) any later version. * 15 : : * * 16 : : ***************************************************************************/ 17 : : 18 : : #include "qgsalgorithmrandomextract.h" 19 : : #include <random> 20 : : #include <functional> 21 : : 22 : : ///@cond PRIVATE 23 : : 24 : 0 : QString QgsRandomExtractAlgorithm::name() const 25 : : { 26 : 0 : return QStringLiteral( "randomextract" ); 27 : : } 28 : : 29 : 0 : QString QgsRandomExtractAlgorithm::displayName() const 30 : : { 31 : 0 : return QObject::tr( "Random extract" ); 32 : : } 33 : : 34 : 0 : QStringList QgsRandomExtractAlgorithm::tags() const 35 : : { 36 : 0 : return QObject::tr( "extract,filter,random,number,percentage" ).split( ',' ); 37 : 0 : } 38 : : 39 : 0 : QString QgsRandomExtractAlgorithm::group() const 40 : : { 41 : 0 : return QObject::tr( "Vector selection" ); 42 : : } 43 : : 44 : 0 : QString QgsRandomExtractAlgorithm::groupId() const 45 : : { 46 : 0 : return QStringLiteral( "vectorselection" ); 47 : : } 48 : : 49 : 0 : QString QgsRandomExtractAlgorithm::shortHelpString() const 50 : : { 51 : 0 : return QObject::tr( "This algorithm takes a vector layer and generates a new one that contains only a subset " 52 : : "of the features in the input layer.\n\n" 53 : : "The subset is defined randomly, using a percentage or count value to define the total number " 54 : : "of features in the subset." ); 55 : : } 56 : : 57 : 0 : QgsRandomExtractAlgorithm *QgsRandomExtractAlgorithm::createInstance() const 58 : : { 59 : 0 : return new QgsRandomExtractAlgorithm(); 60 : : } 61 : : 62 : 0 : void QgsRandomExtractAlgorithm::initAlgorithm( const QVariantMap & ) 63 : : { 64 : 0 : addParameter( new QgsProcessingParameterFeatureSource( QStringLiteral( "INPUT" ), QObject::tr( "Input layer" ), 65 : 0 : QList< int >() << QgsProcessing::TypeVector ) ); 66 : 0 : addParameter( new QgsProcessingParameterEnum( QStringLiteral( "METHOD" ), QObject::tr( "Method" ), QStringList() << QObject::tr( "Number of features" ) << QObject::tr( "Percentage of features" ), false, 0 ) ); 67 : 0 : addParameter( new QgsProcessingParameterNumber( QStringLiteral( "NUMBER" ), QObject::tr( "Number/percentage of features" ), 68 : 0 : QgsProcessingParameterNumber::Integer, 10, false, 0 ) ); 69 : : 70 : 0 : addParameter( new QgsProcessingParameterFeatureSink( QStringLiteral( "OUTPUT" ), QObject::tr( "Extracted (random)" ) ) ); 71 : 0 : } 72 : : 73 : 0 : QVariantMap QgsRandomExtractAlgorithm::processAlgorithm( const QVariantMap ¶meters, QgsProcessingContext &context, QgsProcessingFeedback *feedback ) 74 : : { 75 : 0 : std::unique_ptr< QgsProcessingFeatureSource > source( parameterAsSource( parameters, QStringLiteral( "INPUT" ), context ) ); 76 : 0 : if ( !source ) 77 : 0 : throw QgsProcessingException( invalidSourceError( parameters, QStringLiteral( "INPUT" ) ) ); 78 : : 79 : 0 : QString dest; 80 : 0 : std::unique_ptr< QgsFeatureSink > sink( parameterAsSink( parameters, QStringLiteral( "OUTPUT" ), context, dest, source->fields(), 81 : 0 : source->wkbType(), source->sourceCrs(), QgsFeatureSink::RegeneratePrimaryKey ) ); 82 : 0 : if ( !sink ) 83 : 0 : throw QgsProcessingException( invalidSinkError( parameters, QStringLiteral( "OUTPUT" ) ) ); 84 : : 85 : 0 : int method = parameterAsEnum( parameters, QStringLiteral( "METHOD" ), context ); 86 : 0 : int number = parameterAsInt( parameters, QStringLiteral( "NUMBER" ), context ); 87 : : 88 : 0 : long count = source->featureCount(); 89 : : 90 : 0 : if ( method == 0 ) 91 : : { 92 : : // number of features 93 : 0 : if ( number > count ) 94 : 0 : throw QgsProcessingException( QObject::tr( "Selected number is greater than feature count. Choose a lower value and try again." ) ); 95 : 0 : } 96 : : else 97 : : { 98 : : // percentage of features 99 : 0 : if ( number > 100 ) 100 : 0 : throw QgsProcessingException( QObject::tr( "Percentage can't be greater than 100. Choose a lower value and try again." ) ); 101 : : 102 : 0 : number = static_cast< int >( std::ceil( number * count / 100 ) ); 103 : : } 104 : : 105 : : // initialize random engine 106 : 0 : std::random_device randomDevice; 107 : 0 : std::mt19937 mersenneTwister( randomDevice() ); 108 : 0 : std::uniform_int_distribution<int> fidsDistribution( 0, count ); 109 : : 110 : 0 : QVector< QgsFeatureId > fids( number ); 111 : 0 : std::generate( fids.begin(), fids.end(), bind( fidsDistribution, mersenneTwister ) ); 112 : : 113 : 0 : QHash< QgsFeatureId, int > idsCount; 114 : 0 : for ( QgsFeatureId id : fids ) 115 : : { 116 : 0 : if ( feedback->isCanceled() ) 117 : : { 118 : 0 : break; 119 : : } 120 : : 121 : 0 : idsCount[ id ] += 1; 122 : : } 123 : : 124 : 0 : QgsFeatureIds ids = qgis::listToSet( idsCount.keys() ); 125 : 0 : QgsFeatureIterator fit = source->getFeatures( QgsFeatureRequest().setFilterFids( ids ), QgsProcessingFeatureSource::FlagSkipGeometryValidityChecks ); 126 : : 127 : 0 : QgsFeature f; 128 : 0 : while ( fit.nextFeature( f ) ) 129 : : { 130 : 0 : if ( feedback->isCanceled() ) 131 : : { 132 : 0 : break; 133 : : } 134 : : 135 : 0 : const int count = idsCount.value( f.id() ); 136 : 0 : for ( int i = 0; i < count; ++i ) 137 : : { 138 : 0 : sink->addFeature( f, QgsFeatureSink::FastInsert ); 139 : 0 : } 140 : : } 141 : : 142 : 0 : QVariantMap outputs; 143 : 0 : outputs.insert( QStringLiteral( "OUTPUT" ), dest ); 144 : 0 : return outputs; 145 : 0 : } 146 : : 147 : : ///@endcond