道格拉斯-普克算法（Douglas-Peucker Algorithm），有时也被称为拉默-道格拉斯-普克算法（Ramer-Douglas-Peucker algorithm），是一种用于曲线或折线简化的重要算法。它的主要目的是在保持曲线整体形状的前提下，通过减少表示曲线的点数来达到数据压缩的效果，这对于诸如GPS轨迹处理、图形显示加速、地理信息系统（GIS）中的地图绘制等应用非常有用。
算法基本思想
初始化：算法接受一组有序的点（通常代表折线或曲线上的点），并定义一个容差距离（也称为简化阈值）。这个容差决定了点被保留还是删除的标准。
确定最远点：首先找到折线段的两端点（通常是整个序列的第一个点和最后一个点），然后计算所有中间点到这条线段的垂直距离。选择距离最大的那个点，称为“最远点”。
判断与决策：
如果最远点到线段的距离小于预先设定的容差，则除了两端点外，折线段上的所有其他点都可以安全地忽略，因为它们对曲线的整体形状影响不大。
如果最远点的距离大于容差，则这个点变得重要，它将被保留，并且算法会递归地在该点将原始线段分割为两部分，对每一部分重复步骤2和3。
递归结束条件：当没有点被标记为需要保留时，递归结束，最终只保留那些作为“重要转折点”的点，以及原始线段的两端点。
算法优点
效率：尽管有递归操作，但通过有效管理，算法可以高效处理大量数据点。
形状保持：能较好地保持原始曲线的基本形状和特征。
地理信息系统（GIS）中的地图数据简化。
车辆行驶轨迹的简化和分析。
绘图软件中的图形优化，提高渲染速度。
任何需要减少数据点数量同时保持数据主要特征的场景。
