correct deletion of tree
[u/mrichter/AliRoot.git] / PMD / AliPMDClusteringV1.cxx
1 /***************************************************************************
2  * Copyright(c) 1998-1999, ALICE Experiment at CERN, All rights reserved. *
3  *                                                                        *
4  * Author: The ALICE Off-line Project.                                    *
5  * Contributors are mentioned in the code where appropriate.              *
6  *                                                                        *
7  * Permission to use, copy, modify and distribute this software and its   *
8  * documentation strictly for non-commercial purposes is hereby granted   *
9  * without fee, provided that the above copyright notice appears in all   *
10  * copies and that both the copyright notice and this permission notice   *
11  * appear in the supporting documentation. The authors make no claims     *
12  * about the suitability of this software for any purpose. It is          *
13  * provided "as is" without express or implied warranty.                  *
14  **************************************************************************/
15
16 //-----------------------------------------------------//
17 //                                                     //
18 //  Source File : PMDClusteringV1.cxx, Version 00      //
19 //                                                     //
20 //  Date   : September 26 2002                         //
21 //                                                     //
22 //  clustering code for alice pmd                      //
23 //                                                     //
24 //-----------------------------------------------------//
25
26 /* --------------------------------------------------------------------
27    Code developed by S. C. Phatak, Institute of Physics,
28    Bhubaneswar 751 005 ( phatak@iopb.res.in ) Given the energy deposited
29    ( or ADC value ) in each cell of supermodule ( pmd or cpv ), the code
30    builds up superclusters and breaks them into clusters. The input is
31    in array fEdepCell[kNDIMX][kNDIMY] and cluster information is in array
32    fClusters[5][5000]. integer fClno gives total number of clusters in the
33    supermodule.
34
35    fEdepCell, fClno  and fClusters are the only global ( public ) variables.
36    Others are local ( private ) to the code.
37    At the moment, the data is read for whole detector ( all supermodules
38    and pmd as well as cpv. This will have to be modify later )
39    LAST UPDATE  :  October 23, 2002
40 -----------------------------------------------------------------------*/
41
42 #include "Riostream.h"
43 #include <TNtuple.h>
44 #include <TObjArray.h>
45 #include <stdio.h>
46
47 #include "AliPMDcluster.h"
48 #include "AliPMDClustering.h"
49 #include "AliPMDClusteringV1.h"
50 #include "AliLog.h"
51
52 ClassImp(AliPMDClusteringV1)
53
54 const Double_t AliPMDClusteringV1::fgkSqroot3by2=0.8660254;  // sqrt(3.)/2.
55
56 AliPMDClusteringV1::AliPMDClusteringV1():
57   fCutoff(0.0)
58 {
59   for(int i = 0; i < kNDIMX; i++)
60     {
61       for(int j = 0; j < kNDIMY; j++)
62         {
63           fCoord[0][i][j] = i+j/2.;
64           fCoord[1][i][j] = fgkSqroot3by2*j;
65           fEdepCell[i][j] = 0;
66         }
67     }
68 }
69 // ------------------------------------------------------------------------ //
70 AliPMDClusteringV1::~AliPMDClusteringV1()
71 {
72
73 }
74 // ------------------------------------------------------------------------ //
75 void AliPMDClusteringV1::DoClust(Int_t idet, Int_t ismn, Double_t celladc[48][96], TObjArray *pmdcont)
76 {
77   // main function to call other necessary functions to do clustering
78   //
79   AliPMDcluster *pmdcl = 0;
80   /*
81     int id and jd defined to read the input data.
82     It is assumed that for data we have 0 <= id <= 48
83     and 0 <= jd <=96
84   */
85
86   int i, i1, i2, j, nmx1, incr, id, jd;
87   Int_t   celldataX[15], celldataY[15];
88   Float_t clusdata[7];
89
90   Double_t  cutoff, ave;
91
92   const float ktwobysqrt3 = 1.1547; // 2./sqrt(3.)
93
94   // ndimXr and ndimYr are different because of different module size
95
96   Int_t ndimXr =0;
97   Int_t ndimYr =0;
98
99   if (ismn < 12)
100     {
101       ndimXr = 96;
102       ndimYr = 48;
103     }
104   else if (ismn >= 12 && ismn <= 23)
105     {
106       ndimXr = 48;
107       ndimYr = 96;
108     }
109
110   for (Int_t i =0; i < kNDIMX; i++)
111     {
112       for (Int_t j =0; j < kNDIMY; j++)
113         {
114           fEdepCell[i][j] = 0;
115           fCellTrNo[i][j] = -1;
116         }
117     }
118
119   for (id = 0; id < ndimXr; id++)
120     {
121       for (jd = 0; jd < ndimYr; jd++)
122         {
123           j=jd;
124           i=id+(ndimYr/2-1)-(jd/2);
125
126           if (ismn < 12)
127             {
128               fEdepCell[i][j] = celladc[jd][id];
129               fCellTrNo[i][j] = jd*10000+id; /* for association */
130             }
131           else if (ismn >= 12 && ismn <= 23)
132             {
133               fEdepCell[i][j] = celladc[id][jd];
134               fCellTrNo[i][j] = id*10000+jd; /* for association */
135             }
136
137         }
138     }
139   Order(); // order the data
140   cutoff = fCutoff; // cutoff used to discard cells having ener. dep.
141   ave=0.;
142   nmx1=-1;
143
144   for(j=0;j<kNMX; j++)
145     {
146       i1 = fIord[0][j];
147       i2 = fIord[1][j];
148       if (fEdepCell[i1][i2] > 0.) {ave = ave + fEdepCell[i1][i2];}
149       if (fEdepCell[i1][i2] > cutoff ) nmx1 = nmx1 + 1;
150     }
151
152   AliDebug(1,Form("Number of cells having energy >= %f are %d",cutoff,nmx1));
153
154   if (nmx1 == 0) nmx1 = 1;
155   ave=ave/nmx1;
156
157   AliDebug(1,Form("Number of cells in a SuperM = %d and Average = %f",
158                   kNMX,ave));
159            
160   incr = CrClust(ave, cutoff, nmx1);
161   RefClust(incr);
162
163   AliDebug(1,Form("Detector Plane = %d  Serial Module No = %d Number of clusters = %d",idet, ismn, fClno));
164
165   
166   for(i1=0; i1<=fClno; i1++)
167     {
168       Float_t cluXC    = (Float_t) fClusters[0][i1];
169       Float_t cluYC    = (Float_t) fClusters[1][i1];
170       Float_t cluADC   = (Float_t) fClusters[2][i1];
171       Float_t cluCELLS = (Float_t) fClusters[3][i1];
172       Float_t cluRAD   = (Float_t) fClusters[4][i1];
173       Float_t cluY0    = ktwobysqrt3*cluYC;
174       Float_t cluX0    = cluXC - cluY0/2.;
175
176
177       // 
178       // Cluster X centroid is back transformed
179       //
180       if (ismn < 12)
181         {
182           clusdata[0] = cluX0 - (24-1) + cluY0/2.;
183         }
184       else if (ismn >= 12 && ismn <= 23)
185         {
186           clusdata[0] = cluX0 - (48-1) + cluY0/2.;
187         }         
188
189       clusdata[1]     = cluY0;
190       clusdata[2]     = cluADC;
191       clusdata[3]     = cluCELLS;
192       clusdata[4]     = cluRAD;
193       clusdata[5]     = 0.;
194
195       //
196       // Cells associated with a cluster
197       //
198       for (Int_t ihit = 0; ihit < 15; ihit++)
199         {
200
201           if (ismn < 12)
202             {
203               celldataX[ihit] = fClTr[ihit][i1]%10000;
204               celldataY[ihit] = fClTr[ihit][i1]/10000;
205             }
206           else if (ismn >= 12 && ismn <= 23)
207             {
208               celldataX[ihit] = fClTr[ihit][i1]/10000;
209               celldataY[ihit] = fClTr[ihit][i1]%10000;
210             }
211         }
212
213       pmdcl = new AliPMDcluster(idet, ismn, clusdata, celldataX, celldataY);
214       pmdcont->Add(pmdcl);
215     }
216 }
217 // ------------------------------------------------------------------------ //
218 void AliPMDClusteringV1::Order()
219 {
220   // Sorting algorithm
221   // sorts the ADC values from higher to lower
222   //
223   double dd[kNMX];
224   // matrix fEdepCell converted into
225   // one dimensional array dd. adum a place holder for double
226   int i, j, i1, i2, iord1[kNMX];
227   // information of
228   // ordering is stored in iord1, original array not ordered
229   //
230   // define arrays dd and iord1
231   for(i1=0; i1 < kNDIMX; i1++)
232     {
233       for(i2=0; i2 < kNDIMY; i2++)
234         {
235           i        = i1 + i2*kNDIMX;
236           iord1[i] = i;
237           dd[i]    = fEdepCell[i1][i2];
238         }
239     }
240   
241   TMath::Sort(kNMX,dd,iord1); //PH Using much better algorithm...
242   // store the sorted information in fIord for later use
243   for(i=0; i<kNMX; i++)
244     {
245       j  = iord1[i];
246       i2 = j/kNDIMX;
247       i1 = j-i2*kNDIMX;
248       fIord[0][i]=i1;
249       fIord[1][i]=i2;
250     }
251 }
252 // ------------------------------------------------------------------------ //
253 int AliPMDClusteringV1::CrClust(double ave, double cutoff, int nmx1)
254 {
255   // Does crude clustering
256   // Finds out only the big patch by just searching the
257   // connected cells
258   //
259   int i,j,k,id1,id2,icl, numcell, clust[2][5000];
260   int jd1,jd2, icell, cellcount;
261   static int neibx[6]={1,0,-1,-1,0,1}, neiby[6]={0,1,1,0,-1,-1};
262   // neibx and neiby define ( incremental ) (i,j) for the neighbours of a
263   // cell. There are six neighbours.
264   // cellcount --- total number of cells having nonzero ener dep
265   // numcell --- number of cells in a given supercluster
266   // ofstream ofl0("cells_loc",ios::out);
267   // initialize fInfocl[2][kNDIMX][kNDIMY]
268
269   AliDebug(1,Form("kNMX = %d nmx1 = %d kNDIMX = %d kNDIMY = %d ave = %f cutoff = %f",kNMX,nmx1,kNDIMX,kNDIMY,ave,cutoff));
270   
271   for (j=0; j < kNDIMX; j++){
272     for(k=0; k < kNDIMY; k++){
273       fInfocl[0][j][k] = 0;
274       fInfocl[1][j][k] = 0;
275     }
276   }
277   for(i=0; i < kNMX; i++){
278     fInfcl[0][i] = -1;
279     id1=fIord[0][i];
280     id2=fIord[1][i];
281     if(fEdepCell[id1][id2] <= cutoff){fInfocl[0][id1][id2]=-1;}
282   }
283   // ---------------------------------------------------------------
284   // crude clustering begins. Start with cell having largest adc
285   // count and loop over the cells in descending order of adc count
286   // ---------------------------------------------------------------
287   icl=-1;
288   cellcount=-1;
289   for(icell=0; icell <= nmx1; icell++){
290     id1=fIord[0][icell];
291     id2=fIord[1][icell];
292     if(fInfocl[0][id1][id2] == 0 ){
293       // ---------------------------------------------------------------
294       // icl -- cluster #, numcell -- # of cells in it, clust -- stores
295       // coordinates of the cells in a cluster, fInfocl[0][i1][i2] is 1 for
296       // primary and 2 for secondary cells,
297       // fInfocl[1][i1][i2] stores cluster #
298       // ---------------------------------------------------------------
299       icl=icl+1;
300       numcell=0;
301       cellcount = cellcount + 1;
302       fInfocl[0][id1][id2]=1;
303       fInfocl[1][id1][id2]=icl;
304       fInfcl[0][cellcount]=icl;
305       fInfcl[1][cellcount]=id1;
306       fInfcl[2][cellcount]=id2;
307
308       clust[0][numcell]=id1;
309       clust[1][numcell]=id2;
310       for(i=1; i<5000; i++)clust[0][i]=0;
311       // ---------------------------------------------------------------
312       // check for adc count in neib. cells. If ne 0 put it in this clust
313       // ---------------------------------------------------------------
314       for(i=0; i<6; i++){
315         jd1=id1+neibx[i];
316         jd2=id2+neiby[i];
317         if( (jd1 >= 0 && jd1 < kNDIMX) && (jd2 >= 0 && jd2 < kNDIMY) &&
318             fInfocl[0][jd1][jd2] == 0){
319           numcell=numcell+1;
320           fInfocl[0][jd1][jd2]=2;
321           fInfocl[1][jd1][jd2]=icl;
322           clust[0][numcell]=jd1;
323           clust[1][numcell]=jd2;
324           cellcount=cellcount+1;
325           fInfcl[0][cellcount]=icl;
326           fInfcl[1][cellcount]=jd1;
327           fInfcl[2][cellcount]=jd2;
328         }
329       }
330       // ---------------------------------------------------------------
331       // check adc count for neighbour's neighbours recursively and
332       // if nonzero, add these to the cluster.
333       // ---------------------------------------------------------------
334       for(i=1;i < 5000;i++){
335         if(clust[0][i] != 0){
336           id1=clust[0][i];
337           id2=clust[1][i];
338           for(j=0; j<6 ; j++){
339             jd1=id1+neibx[j];
340             jd2=id2+neiby[j];
341             if( (jd1 >= 0 && jd1 < kNDIMX) && (jd2 >= 0 && jd2 < kNDIMY) &&
342                 fInfocl[0][jd1][jd2] == 0 ){
343               fInfocl[0][jd1][jd2] = 2;
344               fInfocl[1][jd1][jd2] = icl;
345               numcell              = numcell + 1;
346               clust[0][numcell]    = jd1;
347               clust[1][numcell]    = jd2;
348               cellcount            = cellcount+1;
349               fInfcl[0][cellcount] = icl;
350               fInfcl[1][cellcount] = jd1;
351               fInfcl[2][cellcount] = jd2;
352             }
353           }
354         }
355       }
356     }
357   }
358   //  for(icell=0; icell<=cellcount; icell++){
359   //    ofl0 << fInfcl[0][icell] << " " << fInfcl[1][icell] << " " <<
360   //      fInfcl[2][icell] << endl;
361   //  }
362   return cellcount;
363 }
364 // ------------------------------------------------------------------------ //
365 void AliPMDClusteringV1::RefClust(int incr)
366 {
367   // Does the refining of clusters
368   // Takes the big patch and does gaussian fitting and
369   // finds out the more refined clusters
370   //
371   int i, j, k, i1, i2, id, icl, ncl[4500], iord[4500], itest;
372   int ihld;
373   int ig, nsupcl, lev1[20], lev2[20];
374   double x[4500], y[4500], z[4500], x1, y1, z1, x2, y2, z2, dist;
375   double xc[4500], yc[4500], zc[4500], cells[4500], sum, rc[4500], rr;
376
377
378   //asso
379   Int_t t[4500],cellCount[4500];
380   for(i=0; i<4500; i++)
381     {
382       t[i]=-1;
383       cellCount[i]=0;
384     }
385
386
387   // fClno counts the final clusters
388   // nsupcl =  # of superclusters; ncl[i]= # of cells in supercluster i
389   // x, y and z store (x,y) coordinates of and energy deposited in a cell
390   // xc, yc store (x,y) coordinates of the cluster center
391   // zc stores the energy deposited in a cluster
392   // rc is cluster radius
393   // finally the cluster information is put in 2-dimensional array clusters
394   // ofstream ofl1("checking.5",ios::app);
395   fClno  = -1;
396   nsupcl = -1;
397   for(i=0; i<4500; i++){ncl[i]=-1;}
398   for(i=0; i<incr; i++){
399     if(fInfcl[0][i] != nsupcl){ nsupcl=nsupcl+1; }
400     if (nsupcl > 4500) {
401       AliWarning("RefClust: Too many superclusters!");
402       nsupcl = 4500;
403       break;
404     }
405     ncl[nsupcl]=ncl[nsupcl]+1;
406   }
407
408   AliDebug(1,Form("Number of cells = %d Number of Superclusters = %d",
409                   incr+1,nsupcl+1));
410
411   id=-1;
412   icl=-1;
413   for(i=0; i<nsupcl; i++){
414     if(ncl[i] == 0){
415       id=id+1;
416       icl=icl+1;
417       // one  cell super-clusters --> single cluster
418       // cluster center at the centyer of the cell
419       // cluster radius = half cell dimension
420       if (fClno >= 5000) {
421         AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
422         return;
423       }
424       fClno = fClno + 1;
425       i1 = fInfcl[1][id];
426       i2 = fInfcl[2][id];
427       fClusters[0][fClno] = fCoord[0][i1][i2];
428       fClusters[1][fClno] = fCoord[1][i1][i2];
429       fClusters[2][fClno] = fEdepCell[i1][i2];
430       fClusters[3][fClno] = 1.;
431       fClusters[4][fClno] = 0.5;
432
433
434       //asso
435
436       fClTr[0][fClno]=fCellTrNo[i1][i2];
437       for(Int_t icltr=1;icltr<14;icltr++)
438         {
439           fClTr[icltr][fClno]=-1;
440         }
441       
442       //ofl1 << icl << " " << fCoord[0][i1][i2] << " " << fCoord[1][i1][i2] <<
443       //" " << fEdepCell[i1][i2] << " " << fClusters[3][fClno] <<endl;
444     }else if(ncl[i] == 1){
445       // two cell super-cluster --> single cluster
446       // cluster center is at ener. dep.-weighted mean of two cells
447       // cluster radius == half cell dimension
448       id   = id + 1;
449       icl  = icl+1;
450       if (fClno >= 5000) {
451         AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
452         return;
453       }
454       fClno = fClno+1;
455       i1   = fInfcl[1][id];
456       i2   = fInfcl[2][id];
457       x1   = fCoord[0][i1][i2];
458       y1   = fCoord[1][i1][i2];
459       z1   = fEdepCell[i1][i2];
460
461       //asso
462       fClTr[0][fClno]=fCellTrNo[i1][i2];
463       //
464
465       id   = id+1;
466       i1   = fInfcl[1][id];
467       i2   = fInfcl[2][id];
468       x2   = fCoord[0][i1][i2];
469       y2   = fCoord[1][i1][i2];
470       z2   = fEdepCell[i1][i2];
471
472       //asso
473
474       fClTr[1][fClno]=fCellTrNo[i1][i2];
475       for(Int_t icltr=2;icltr<14;icltr++)
476         {
477           fClTr[icltr][fClno] = -1;
478         }
479       //
480
481       fClusters[0][fClno] = (x1*z1+x2*z2)/(z1+z2);
482       fClusters[1][fClno] = (y1*z1+y2*z2)/(z1+z2);
483       fClusters[2][fClno] = z1+z2;
484       fClusters[3][fClno] = 2.;
485       fClusters[4][fClno] = 0.5;
486
487
488       //ofl1 << icl << " " << fClusters[0][fClno] << " " << fClusters[1][fClno]
489       //   << " " << fClusters[2][fClno] << " " <<fClusters[3][fClno] <<endl;
490     }
491     else{
492       
493       //asso
494       for(Int_t icg=0;icg<4500;icg++)
495         {
496           cellCount[icg]=0;
497         }
498       //
499
500       id      = id + 1;
501       iord[0] = 0;
502       // super-cluster of more than two cells - broken up into smaller
503       // clusters gaussian centers computed. (peaks separated by > 1 cell)
504       // Begin from cell having largest energy deposited This is first
505       // cluster center
506       i1      = fInfcl[1][id];
507       i2      = fInfcl[2][id];
508       x[0]    = fCoord[0][i1][i2];
509       y[0]    = fCoord[1][i1][i2];
510       z[0]    = fEdepCell[i1][i2];
511       
512       //asso
513       t[0]=fCellTrNo[i1][i2];
514       //
515
516       iord[0] = 0;
517       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
518
519         id      = id + 1;
520         i1      = fInfcl[1][id];
521         i2      = fInfcl[2][id];
522         iord[j] = j;
523         x[j]    = fCoord[0][i1][i2];
524         y[j]    = fCoord[1][i1][i2];
525         z[j]    = fEdepCell[i1][i2];
526
527         //asso
528         t[j]=fCellTrNo[i1][i2];
529         //
530
531
532       }
533       // arranging cells within supercluster in decreasing order
534       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
535         itest=0;
536         ihld=iord[j];
537         for(i1=0;i1<j;i1++){
538           if(itest == 0 && z[iord[i1]] < z[ihld]){
539             itest=1;
540             for(i2=j-1;i2>=i1;i2--){
541               iord[i2+1]=iord[i2];
542             }
543             iord[i1]=ihld;
544           }
545         }
546       }
547
548       // compute the number of Gaussians and their centers ( first
549       // guess )
550       // centers must be separated by cells having smaller ener. dep.
551       // neighbouring centers should be either strong or well-separated
552       ig=0;
553       xc[ig]=x[iord[0]];
554       yc[ig]=y[iord[0]];
555       zc[ig]=z[iord[0]];
556       for(j=1;j<=ncl[i];j++){
557         itest=-1;
558         x1=x[iord[j]];
559         y1=y[iord[j]];
560         for(k=0;k<=ig;k++){
561           x2=xc[k]; y2=yc[k];
562           rr=Distance(x1,y1,x2,y2);
563           if( rr >= 1.1 && rr < 1.8 && z[iord[j]] > zc[k]/4.)
564             itest=itest+1;
565           if( rr >= 1.8 && rr < 2.1 && z[iord[j]] > zc[k]/10.)
566             itest=itest+1;
567           if( rr >= 2.1)itest=itest+1;
568         }
569         if(itest == ig){
570           ig=ig+1;
571           xc[ig]=x1;
572           yc[ig]=y1;
573           zc[ig]=z[iord[j]];
574         }
575       }
576       // for(j=0; j<=ig; j++){
577       //ofl1 << icl+j+1 << " " << xc[j] << " " <<yc[j] <<" "<<zc[j]<<endl;
578       //}
579       // GaussFit to adjust cluster parameters to minimize
580       GaussFit(ncl[i], ig, x[0], y[0] ,z[0], xc[0], yc[0], zc[0], rc[0]);
581       icl=icl+ig+1;
582       // compute the number of cells belonging to each cluster.
583       // cell is shared between several clusters ( if they are equidistant
584       // from it ) in the ratio of cluster energy deposition
585       for(j=0; j<=ig; j++){
586         cells[j]=0.;
587       }
588       if(ig > 0){
589         for(j=0; j<=ncl[i]; j++){
590           lev1[j]=0;
591           lev2[j]=0;
592           for(k=0; k<=ig; k++){
593             dist=Distance(x[j], y[j], xc[k], yc[k]);
594             if(dist < sqrt(3.) ){
595
596               //asso
597               fClTr[cellCount[k]][fClno+k+1]=t[j];
598               cellCount[k]++;
599               //
600
601               lev1[0]++;
602               i1=lev1[0];
603               lev1[i1]=k;
604             }else{
605               if(dist < 2.1){
606                 lev2[0]++;
607                 i1=lev2[0];
608                 lev2[i1]=k;
609               }
610             }
611           }
612           if(lev1[0] != 0){
613             if(lev1[0] == 1){cells[lev1[1]]=cells[lev1[1]]+1.;}
614             else{
615               sum=0.;
616               for(k=1; k<=lev1[0]; k++){
617                 sum=sum+zc[lev1[k]];
618               }
619               for(k=1; k<=lev1[0]; k++){
620                 cells[lev1[k]]=cells[lev1[k]]+zc[lev1[k]]/sum;
621               }
622             }
623           }else{
624             if(lev2[0] == 0){cells[lev2[1]]=cells[lev2[1]]+1.;}
625             else{
626               sum=0.;
627               for(k=1; k<=lev2[0]; k++){
628                 sum=sum+zc[lev2[k]];
629               }
630               for(k=1; k<=lev2[0]; k++){
631                 cells[lev2[k]]=cells[lev2[k]]+zc[lev2[k]]/sum;
632               }
633             }
634           }
635         }
636       }
637
638       // zero rest of the cell array
639       //asso
640       for(k=0; k<=ig; k++)
641         {
642           for(Int_t icltr=cellCount[k];icltr<14;icltr++)
643             {
644               fClTr[icltr][fClno]=-1;
645             }
646         }
647       //
648
649
650
651       for(j=0; j<=ig; j++){
652         if (fClno >= 5000) {
653           AliWarning("RefClust: Too many clusters! more than 5000");
654           return;
655         }
656         fClno               = fClno + 1;
657         fClusters[0][fClno] = xc[j];
658         fClusters[1][fClno] = yc[j];
659         fClusters[2][fClno] = zc[j];
660         fClusters[4][fClno] = rc[j];
661         if(ig == 0){
662           fClusters[3][fClno] = ncl[i];
663         }else{
664           fClusters[3][fClno] = cells[j];
665         }
666       }
667     }
668   }
669 }
670 // ------------------------------------------------------------------------ //
671 void AliPMDClusteringV1::GaussFit(Int_t ncell, Int_t nclust, Double_t &x, Double_t &y ,Double_t &z, Double_t &xc, Double_t &yc, Double_t &zc, Double_t &rc)
672 {
673   // Does gaussian fitting
674   //
675   int i, j, i1, i2, novar, idd, jj;
676   double xx[4500], yy[4500], zz[4500], xxc[4500], yyc[4500];
677   double a[4500], b[4500], c[4500], d[4500], ha[4500], hb[4500];
678   double hc[4500], hd[4500], zzc[4500], rrc[4500];
679   int neib[4500][50];
680   double sum, dx, dy, str, str1, aint, sum1, rr, dum;
681   double x1, x2, y1, y2;
682   str   = 0.;
683   str1  = 0.;
684   rr    = 0.3;
685   novar = 0;
686   j = 0;  // Just put not to see the compiler warning, BKN
687
688   for(i=0; i<=ncell; i++)
689     {
690       xx[i] = *(&x+i);
691       yy[i] = *(&y+i);
692       zz[i] = *(&z+i);
693       str   = str + zz[i];
694     }
695   for(i=0; i<=nclust; i++)
696     {
697       xxc[i] = *(&xc+i);
698       yyc[i] = *(&yc+i);
699       zzc[i] = *(&zc+i);
700       str1   = str1 + zzc[i];
701       rrc[i] = 0.5;
702     }
703   for(i=0; i<=nclust; i++)
704     {
705       zzc[i] = str/str1*zzc[i];
706       ha[i]  = xxc[i];
707       hb[i]  = yyc[i];
708       hc[i]  = zzc[i];
709       hd[i]  = rrc[i];
710       x1     = xxc[i];
711       y1     = yyc[i];
712     }
713   for(i=0; i<=ncell; i++){
714     idd=0;
715     x1=xx[i];
716     y1=yy[i];
717     for(j=0; j<=nclust; j++){
718       x2=xxc[j];
719       y2=yyc[j];
720       if(Distance(x1,y1,x2,y2) <= 3.){ idd=idd+1; neib[i][idd]=j; }
721     }
722     neib[i][0]=idd;
723   }
724   sum=0.;
725   for(i1=0; i1<=ncell; i1++){
726     aint=0.;
727     idd=neib[i1][0];
728     for(i2=1; i2<=idd; i2++){
729       jj=neib[i1][i2];
730       dx=xx[i1]-xxc[jj];
731       dy=yy[i1]-yyc[jj];
732       dum=rrc[j]*rrc[jj]+rr*rr;
733       aint=aint+exp(-(dx*dx+dy*dy)/dum)*zzc[idd]*rr*rr/dum;
734     }
735     sum=sum+(aint-zz[i1])*(aint-zz[i1])/str;
736   }
737 //   jmax=nclust*1000;
738 //   if(nclust > 20)jmax=20000;
739 //   for(j=0; j<jmax; j++){
740     str1=0.;
741     for(i=0; i<=nclust; i++){
742       a[i]=xxc[i]+0.6*(Ranmar()-0.5);
743       b[i]=yyc[i]+0.6*(Ranmar()-0.5);
744       c[i]=zzc[i]*(1.+(Ranmar()-0.5)*0.2);
745       str1=str1+zzc[i];
746       d[i]=rrc[i]*(1.+(Ranmar()-0.5)*0.1);
747       if(d[i] < 0.25)d[i]=0.25;
748     }
749     for(i=0; i<=nclust; i++){ c[i]=c[i]*str/str1; }
750     sum1=0.;
751     for(i1=0; i1<=ncell; i1++){
752       aint=0.;
753       idd=neib[i1][0];
754       for(i2=1; i2<=idd; i2++){
755         jj=neib[i1][i2];
756         dx=xx[i1]-a[jj];
757         dy=yy[i1]-b[jj];
758         dum=d[jj]*d[jj]+rr*rr;
759         aint=aint+exp(-(dx*dx+dy*dy)/dum)*c[i2]*rr*rr/dum;
760       }
761       sum1=sum1+(aint-zz[i1])*(aint-zz[i1])/str;
762     }
763
764     if(sum1 < sum){
765       for(i2=0; i2<=nclust; i2++){
766         xxc[i2]=a[i2];
767         yyc[i2]=b[i2];
768         zzc[i2]=c[i2];
769         rrc[i2]=d[i2];
770         sum=sum1;
771       }
772     }
773 //   }
774   for(j=0; j<=nclust; j++){
775     *(&xc+j)=xxc[j];
776     *(&yc+j)=yyc[j];
777     *(&zc+j)=zzc[j];
778     *(&rc+j)=rrc[j];
779   }
780 }
781 // ------------------------------------------------------------------------ //
782 double AliPMDClusteringV1::Distance(double x1, double y1, double x2, double y2)
783 {
784   return sqrt((x1-x2)*(x1-x2) + (y1-y2)*(y1-y2));
785 }
786 // ------------------------------------------------------------------------ //
787 double AliPMDClusteringV1::Ranmar() const
788 {
789   //  Universal random number generator proposed by Marsaglia and Zaman
790   //  in report FSU-SCRI-87-50
791
792   //  clock_t start;
793   int ii, jj;
794   static int i=96, j=32, itest=0, i1, i2, i3, i4, i5;
795   static double u[97], c, cd, cm, s, t;
796   static double uni;
797   int count1,count2,idum;
798   /*    $$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$  */
799   if (itest == 0) {
800     //*******************************************************
801     // following three lines if the seed to be provided by computer
802     // start = time(NULL);
803     // ii=start;
804     // jj=start;
805     //*******************************************************
806     //following two lines for fixed seed ( during testing only. Else
807     //use preceeing three lines
808     ii=8263;
809     jj=5726;
810     if(ii > 31328 ) ii = ii - ( ii / 31328 ) * 31328;
811     if(jj > 30081 ) jj = jj - ( jj / 30081 ) * 30081;
812     itest=itest+1;
813     if((( ii > 0 ) &&  ( ii <= 31328 )) && (( jj > 0 ) &&
814                                             ( jj <= 30081 ))){
815       i1=ii/177+2; i2=ii-(i1-2)*177+2; i3=jj/169+1; i4=jj-(i3-1)*169;
816       i4 = jj - (i3-1)*169;
817       count1=0;
818       while ( count1 < 97 ){
819         s=0.;
820         t=0.5;
821         count2=0;
822         while( count2 < 24 ){
823           idum=i1*i2/179;
824           idum=( i1*i2 - (i1*i2/179)*179 ) * i3;
825           i5=idum-(idum/179)*179;
826           i1=i2; i2=i3; i3=i5; idum=53*i4+1; i4=idum-(idum/169)*169;
827           if( i4*i5-((i4*i5)/64)*64 >= 32 ) s=s+t;
828           t=0.5*t;
829           count2=count2+1;
830         }
831         u[count1] = s;
832         count1 = count1 +1;
833       }
834       c = 362436./16777216.;  cd = 7654321./16777216.;
835       cm = 16777213./16777216.;
836     }
837     else{
838       AliWarning("Wrong initialization");
839     }
840   }
841   else{
842     uni = u[i] - u[j];
843     if( uni < 0.) uni = uni + 1;
844     u[i] = uni;
845     i = i -1;
846     if( i < 0 ) i = 96;
847     j = j - 1;
848     if ( j < 0 ) j = 96;
849     c = c - cd;
850     if( c < 0. ) c = c+cm;
851     uni = uni-c ;
852     if( uni < 0. )uni = uni+1.;
853   }
854   return uni;
855 }
856 // ------------------------------------------------------------------------ //
857 void AliPMDClusteringV1::SetEdepCut(Float_t decut)
858 {
859   fCutoff = decut;
860 }
861 // ------------------------------------------------------------------------ //