计算几何算法的实现
基于计算几何的公交站点上下行判定方法研究与实现——以宜兴市为例
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基于计算几何的公交站点上下行判定方法研究与实现——以
宜兴市为例
邢策梅;周松
【期刊名称】《现代测绘》
【年(卷),期】2024(47)1
【摘要】公交数据是智慧城市时空大数据不可或缺的专题数据,通过爬虫技术获取的互联网公交数据可用于扩充智慧城市时空大数据。
互联网获取的公交站点数据存在冗余且离散,不能正确地反映公交站点的个数及上下行情况。
为解决这些问题,在阐述计算几何叉积算法、网络爬虫技术、多线程坐标转换技术和几何中心计算方法的基础上,采用Python编程实现从数据获取、坐标转换、上下行判定、几何中心计算到格式转换的全流程。
从宜兴市公交数据处理的结果来看,经基于计算几何的上下行判定方法结合几何中心点确定的公交站点数据,能基本反映公交数据的真实情况。
【总页数】5页(P70-74)
【作者】邢策梅;周松
【作者单位】江苏省测绘工程院
【正文语种】中文
【中图分类】P208;U491.17
【相关文献】
1.基于计算几何方法的WSN节点部署研究
2.基于聚类分析方法的公交站点客流匹配方法研究
3.基于计算几何的曲面造型方法研究
4.基于路网的常规公交站点空间可达性评析方法--以虹桥枢纽公交接驳评估为例
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程序设计艺术与方法
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程序设计艺术与方法实验一STL 的熟悉与使用1.实验目的(1)掌握C++中STL 的容器类的使用。
(2)掌握C++中STL 的算法类的使用。
2.试验设备硬件环境:PC 计算机软件环境:操作系统:Windows 2000 / Windows XP / Linux 语言环境:Dev cpp / gnu c++3.试验内容(1) 练习vector 和list 的使用。
定义一个空的vector,元素类型为int,生成10 个随机数插入到vector 中,用迭代器遍历vector 并输出其中的元素值。
在vector 头部插入一个随机数,用迭代器遍历vector 并输出其中的元素值。
用泛型算法find 查找某个随机数,如果找到便输出,否则将此数插入vector 尾部。
用泛型算法sort 将vector 排序,用迭代器遍历vector 并输出其中的元素值。
删除vector 尾部的元素,用迭代器遍历vector 并输出其中的元素值。
将vector 清空。
定义一个list,并重复上述实验,并注意观察结果。
(2) 练习泛型算法的使用。
- 149定义一个vector,元素类型为int,插入10 个随机数,使用sort 按升序排序,输出每个元素的值,再按降叙排序,输出每个元素的值。
练习用find 查找元素。
用min 和max 找出容器中的小元素个大元素,并输出。
源代码:#include <iostream>#include <vector>#include<iomanip>#include<ctime>#include <algorithm>using namespace std;vector<int> myV;bool sortup(int v1,int v2){return v1<v2;}int main(int argc, char *argv[]){srand(time(NULL));for (int i=0;i<10;i++)myV.push_back(rand());sort(myV.begin(),myV.end(),sortup);vector<int>::iterator it1;for (it1=myV.begin();it1!=myV.end();it1++){cout<<(*it1)<<setw(6);}cout<<endl;int min=myV[0];for (it1=myV.begin()+1;it1!=myV.end();it1++) if((*it1)<min)min=(*it1);cout<<"最小元素为" <<min<<endl;int max=myV[0];for (it1=myV.begin();it1!=myV.end();it1++)if((*it1)>max)max=(*it1);cout<<"最大元素为" <<max<<endl;cout<<endl;int value=rand();it1=find(myV.begin(),myV.end(),value);if((*it1)==value)cout<<"找到了这个随机数"<<endl ;elsecout<<"没有找到这个随机数"<<endl;myV.insert(myV.end(),value);cout<<"插入尾部的随机数为"<<value<<endl;for (it1=myV.begin();it1!=myV.end();it1++){cout<<(*it1)<<setw(6);}cout<<"\n"<<endl;int t=rand();myV.insert(myV.begin(),t);cout<<"插入头部的随机数为" <<t<<endl;for (it1=myV.begin();it1!=myV.end();it1++){cout<<(*it1)<<setw(6);}cout<<endl;myV.pop_back ();for (it1=myV.begin();it1!=myV.end();it1++) {cout<<(*it1)<<setw(6);}cout<<endl;myV.clear();if(myV.empty()){cout << "It's empty!" << endl;}system("PAUSE");return 0;}运行截图:2练习泛型算法的使用:源代码:#include<list>#include<iostream>//#inclued<algorithm>using namespace std;typedef list<int> lin;int value[]={1,2,3,4,5};void print(lin &l){int i;lin::iterator lit;for(lit=l.begin();lit!=l.end();lit++) cout<<(*lit)<<" ";cout<<endl;}bool sortsp(int v1,int v2){return v1>v2;}lin lin2;lin2.push_front(3);lin2.push_front(4);lin2.insert(lin2.begin(),value,value+5);cout<<"lin2内的元素为:";print(lin2);lin2.sort();cout<<"排序后的lin2: ";print(lin2);lin2.push_front(10);cout<<"在list头部插入10之后的结果:"; print(lin2);lin2.remove(6);cout<<"删除一个数后的lin1:";print(lin2);system("PAUSE");return 0;}实验二搜索算法的实现1. 实验目的(1) 掌握宽度优先搜索算法。
二分法程序实现平面区域计算几何
![二分法程序实现平面区域计算几何](https://img.taocdn.com/s3/m/53b9cc82c67da26925c52cc58bd63186bceb92ed.png)
二分法程序实现平面区域计算几何计算几何是一门研究不同形状的几何图形之间的关系和属性的学科。
而平面区域计算几何则是研究平面上的区域和图形之间的关系和属性的领域。
在平面区域计算几何中,二分法是一种常见且有效的算法,能够在相当快的时间内对平面上的区域和图形进行分析和计算。
下面将介绍如何使用编程语言实现二分法程序,在计算几何问题中应用。
一、二分法算法二分法是一种基于分治思想的高效算法,其核心思想是通过将一个问题拆分为多个子问题,逐步缩小问题规模,最终得到问题的解。
在平面区域计算几何中,二分法通常被用来确定一个区域中特定位置的坐标或特定图形的性质。
下面是二分法的伪代码:```// 求解特定区域中位置的坐标或图形的性质low = 区域左下角坐标high = 区域右上角坐标while low < high:mid = (low + high) / 2if 满足条件1:high = midelse:low = mid + 1// 返回满足条件的坐标或性质return low```在二分法算法中,我们需要定义满足条件1的规则,以便在分治过程中快速定位目标区域。
对于不同问题,这个规则有很大的差异。
二、应用二分法算法解决平面区域计算几何问题使用二分法实现平面区域计算几何,需要先定义问题,然后才能确定条件1和算法规则。
这里我们的例子是一个简单的问题:给定一个二维平面上的矩形区域和一个内部点P,求该点到矩形的距离。
这个问题在计算机图形学和计算几何中是一个经典问题,可以应用于线段和多边形的求解。
二分法的核心是分治,所以我们首先要将问题分解为多个子问题,然后使用递归算法来解决它。
在这个问题中,我们可以使用水平线和垂直线将矩形划分成9个小矩形(包括本身)。
然后对每个小矩形重复这个过程,直到我们找到包含点P的最小矩形。
这个过程可以看做是一个模板,我们可以在这个过程中填充我们自己定义的条件1和算法规则。
代码实现如下:```// 定义一个二维点类class Point {double x;double y;}// 定义一个矩形类class Rect {Point topLeft;Point bottomRight;}// 定义一个函数来计算点到矩形的距离double distanceFromPointToRect(Point p, Rect rect) {// 判断点是否在矩形内if (p.x >= rect.topLeft.x && p.x <= rect.bottomRight.x &&p.y >= rect.topLeft.y && p.y <= rect.bottomRight.y) {return 0;}// 判断点在矩形的上下左右哪个区域double dx = 0.0, dy = 0.0;if (p.x < rect.topLeft.x) {dx = p.x - rect.topLeft.x;} else if (p.x > rect.bottomRight.x) {dx = p.x - rect.bottomRight.x;}if (p.y < rect.topLeft.y) {dy = p.y - rect.topLeft.y;} else if (p.y > rect.bottomRight.y) {dy = p.y - rect.bottomRight.y;}// 如果点在矩形的左上角、右上角、右下角或者左下角,直接返回距离if (dx == 0.0 || dy == 0.0) {return sqrt(dx*dx + dy*dy);}// 查找包含点P的最小子矩形Rect subRect = null;while (true) {// 将当前矩形平分为4个子矩形double midX = (rect.topLeft.x + rect.bottomRight.x) / 2.0;double midY = (rect.topLeft.y + rect.bottomRight.y) / 2.0;Rect[] subRects = {new Rect(rect.topLeft, new Point(midX, midY)),new Rect(new Point(midX, rect.topLeft.y), newPoint(rect.bottomRight.x, midY)),new Rect(new Point(midX, midY), rect.bottomRight),new Rect(new Point(rect.topLeft.x, midY), new Point(midX, rect.bottomRight.y))};// 判断点所在的子矩形if (p.x < midX) {if (p.y < midY) {subRect = subRects[0];} else {subRect = subRects[1];}} else {if (p.y < midY) {subRect = subRects[3];} else {subRect = subRects[2];}}// 如果包含点,则递归实现求解if (p.x >= subRect.topLeft.x && p.x <= subRect.bottomRight.x &&p.y >= subRect.topLeft.y && p.y <= subRect.bottomRight.y) {return distanceFromPointToRect(p, subRect);}// 否则将包含点的子矩形作为下一个矩形继续递归分治rect = subRect;}}```这个算法基于二分法思想,分治过程中计算出点P到矩形最小矩形的距离,最终得出点P到矩形的距离。
计算几何算法
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计算几何算法计算几何学是一门复杂而又深入的学科,它将数学和计算机科学结合在一起,用于对空间几何问题提出数学和计算机科学方法的解决方案。
计算几何学研究的主要内容包括几何计算、几何分析、图形处理等等。
计算几何学的研究可以追溯到古希腊的几何学,但它作为现代科学的一个分支是在20世纪60年代开始发展的。
在这50多年的发展中,计算几何学逐渐发展出一系列算法以解决各种几何问题。
计算几何学的算法分为基本算法和高级算法。
基本算法主要包括点位置检查算法、距离计算算法、可视性分析算法、图算法等等。
例如,点位置检查算法是一种用于判断两个点在三维空间中的关系的算法,距离计算算法用于计算两点在三维空间中的距离,可视性分析算法用于检测两个几何物体之间的可视性,而图算法则是用于建模空间结构和做几何计算的一类算法。
除了基本算法外,计算几何学还涉及一些高级算法,如几何建模算法、线性规划算法、最短路径算法、剖面分析算法等。
几何建模算法用于模拟物体的表面形状,利用该算法可以建立更真实的虚拟模型。
线性规划算法用于解决线性优化问题,可以用来找出最优路径。
最短路径算法用于求解具有权重的网络最短路径,是图论中应用最广泛的算法之一。
最后,剖面分析算法则是一种用于求解物体表面剖面的算法,可以帮助分析物体的结构和性质。
计算几何学的算法可以应用于各种空间几何问题的求解,为计算机视觉、图形学以及制造等领域提供了强大的算法支持。
计算几何学算法在空间几何问题领域中占据着重要的地位,在各种空间几何计算中得到了广泛的应用。
随着计算机技术的不断发展,计算几何学算法也在不断的完善和改进,使得计算几何学能够更加有效的解决空间几何问题,为解决现实世界中的各种复杂问题提供了强有力的技术支持。
展望未来,计算几何学将继续发展壮大,发展出更加强大的算法,为人类带来更多惊喜和机遇。
信息学竞赛中的计算几何问题与算法
![信息学竞赛中的计算几何问题与算法](https://img.taocdn.com/s3/m/af3836217f21af45b307e87101f69e314332fa99.png)
信息学竞赛中的计算几何问题与算法计算几何是信息学竞赛中的一个重要篇章,它将几何学和计算机科学相结合,利用算法和数据结构解决实际问题。
在本文中,我们将探讨信息学竞赛中的计算几何问题以及相应的算法。
一、点和线的处理信息学竞赛中,点和线的处理是最基础的问题之一。
常见的问题有求两点之间的距离、点是否在线段上、点是否在多边形内、线段是否相交等。
对于求两点之间的距离,我们可以利用勾股定理进行计算。
假设有两点A(x1, y1)和B(x2, y2),则距离d可以通过以下公式计算:d = sqrt((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2)。
判断点是否在线段上可以利用叉积的性质。
设点A(x1, y1)、B(x2, y2)、C(x3, y3),则若AB和AC的叉积等于0,即(x2-x1)*(y3-y1) - (x3-x1)*(y2-y1) = 0,点C在线段AB上。
判断点是否在多边形内可以利用射线法。
假设有一条射线从当前点发出,若与多边形的边交点数为奇数,则点在多边形内;若为偶数,则点在多边形外。
判断线段是否相交可以利用线段相交的充要条件。
对于两条线段AB和CD,若AC和AD的叉积和BC和BD的叉积异号,并且CA和CB的叉积和DA和DB的叉积异号,则线段AB和CD相交。
二、面积和重心的计算另一个重要的计算几何问题是求解多边形的面积和重心。
多边形的面积可以通过求解多边形顶点的坐标和来计算,其中x[i]和y[i]分别表示第i个顶点的横坐标和纵坐标。
根据公式:Area = 0.5 * (x[0]*y[1] +x[1]*y[2] + ... + x[n-1]*y[0] - x[1]*y[0] - x[2]*y[1] - ... - x[0]*y[n-1]),即可求得多边形的面积。
多边形的重心是指多边形所有顶点的平均位置,计算重心的坐标可以通过求解多边形每个顶点和重心的横纵坐标之和的平均值来得到。
重心的横坐标的计算公式为:x = (x[0] + x[1] + ... + x[n-1]) / n,纵坐标的计算公式为:y = (y[0] + y[1] + ... + y[n-1]) / n。
给定平面上的n个点,求距离最近的两个点的距离。c语言
![给定平面上的n个点,求距离最近的两个点的距离。c语言](https://img.taocdn.com/s3/m/d0ad77251fd9ad51f01dc281e53a580216fc508f.png)
给定平面上的n个点,求距离最近的两个点的距离。
c语言给定平面上的n个点,我们需要找到距离最近的两个点之间的距离。
这是一个常见的计算几何问题,在计算机科学中有很多有效的算法可以解决这个问题。
在本文中,我们将使用C语言来实现一个简单但有效的算法来求解这个问题。
首先,我们需要定义一个点的结构体来表示平面上的点。
点结构体可以包含两个成员变量,分别表示x和y坐标。
cstruct point {double x;double y;};接下来,我们需要实现一个计算两点之间距离的函数。
根据欧几里得距离公式,两点之间的距离可以通过下列公式计算得出:cdouble distance(struct point p1, struct point p2) {double dx = p1.x - p2.x;double dy = p1.y - p2.y;return sqrt(dx * dx + dy * dy);}现在我们已经有了计算距离的函数,接下来我们将介绍一种简单但有效的算法来找到距离最近的两个点。
我们首先需要将所有的点按照x坐标进行排序。
使用快速排序算法可以很高效地实现这一步。
cvoid quickSort(struct point arr[], int low, int high) {if (low < high) {int pivot = partition(arr, low, high);quickSort(arr, low, pivot - 1);quickSort(arr, pivot + 1, high);}}int partition(struct point arr[], int low, int high) {struct point pivot = arr[high];int i = (low - 1);for (int j = low; j <= high - 1; j++) {if (arr[j].x <= pivot.x) {i++;swap(&arr[i], &arr[j]);}}swap(&arr[i + 1], &arr[high]);return (i + 1);}void swap(struct point* a, struct point* b) {struct point temp = *a;*a = *b;*b = temp;}在完成排序之后,我们可以使用分治算法来找到最近的两个点。
计算几何中的交点检测算法研究
![计算几何中的交点检测算法研究](https://img.taocdn.com/s3/m/d23bc15efd4ffe4733687e21af45b307e871f9c3.png)
计算几何中的交点检测算法研究计算几何是一门研究几何形体与计算机表示与处理的学科。
其中,交点检测算法是计算几何中的重要内容之一,它能够在运用中涉及到多种场合,如矢量图形编辑器、计算机辅助设计(CAD)等领域。
本文将基于此进行研究。
一、计算几何中的交点检测算法意义计算几何中的交点检测算法是指根据输入的变量,判断它们是否有交点的一种算法。
简单来说,就是当我们需要判断两个图像是否相交时,通过计算两者之间是否存在交点来得出结论。
这种算法在矢量图形的绘制以及计算机辅助设计中得到广泛应用。
二、计算几何中交点检测算法的部分实现方法下面我们将介绍几种实现交点检测的常见方法,它们分别是:扫描线算法、随机增量法、新是赋权法和线段树法。
1. 扫描线算法扫描线算法通过将图形分割成一系列的横向均匀间隔的线段,并将其存放到二叉搜索树中,来判断两个图像之间是否存在交点。
通过该算法可以实现对图像的快速处理,同时也能够减少计算量。
但是使用此方法需要做好数据的预处理工作,否则算法复杂度会变得比较高,而时间和空间成本也会变得高昂。
2. 随机增量法随机增量法是通过随机选择一个点作为增量向量,来确定一个合理的交点。
本方法也可以支持多边形的交点检测。
其最大的优点就是运行速度快,但缺点在于结果的可靠性不是太高,需要对一些特殊情况作出特殊处理,否则容易出现计算错误的情况。
3. 新是赋权法新是赋权法主要是通过每个交点赋权进行筛选,然后根据权值大小来确定是否为合格交点。
该算法的优点在于运算简单,但缺点在于精度会受到赋权参数的影响,如果不恰当设置赋权参数可能会出现误差。
4. 线段树法线段树法是一种基于线段树数据结构的算法。
通过构建线段树,将多边形分为若干的子区域,并将其插入到线段树中,从而实现多边形的交点检测。
该算法可以有效地减少计算复杂度,同时,也能够精准的检测两个图形之间的交点。
三、总结交点检测算法的运用非常广泛,无论是在几何图形处理中还是在计算机辅助设计中都有着重要的作用。
计算几何算法与实现
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计算几何算法与实现
计算几何算法是计算机科学领域中的一个重要分支,其主要研究对象是在计算机中对几何形体的描述、计算和变换。
计算几何算法包括点、线、多边形、曲线、曲面等几何形体的基本操作,如插值、拟合、裁剪、交、并、差、距离、相似变换、仿射变换、透视变换等。
在实际应用中,计算几何算法被广泛应用于计算机图形学、计算机辅助设计、计算机视觉、机器人、计算机动画等领域。
本书旨在系统介绍计算几何算法及其实现方法,涵盖了点、线、多边形、曲线、曲面等几何形体的基本操作及其应用。
本书共分为四个部分。
第一部分介绍计算几何算法的基础知识,包括坐标系、向量、点乘、叉乘、向量长度、向量夹角等概念。
第二部分重点介绍计算几何算法的基本操作,包括点、线、多边形、曲线、曲面的插值、拟合、裁剪、交、并、差、距离等。
第三部分介绍计算几何算法的应用,包括计算机图形学、计算机辅助设计、计算机视觉、机器人、计算机动画等领域的常用算法及其实现方法。
第四部分介绍计算几何算法的最新进展,包括深度学习、机器学习、数据挖掘等领域中的应用。
本书的目标读者为计算机科学及相关专业的本科、研究生学生,以及从事计算机图形学、计算机辅助设计、计算机视觉、机器人、计算机动画等领域工作的专业人员。
本书既可作为高校计算几何算法课程的教材,也可作为相关领域从业人员的参考书。
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计算几何与图形学有关的几种常用算法
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算法系列之九:计算几何与图形学有关的几种常用算法(一)分类:算法系列2011-12-18 23:13 8182人阅读评论(41) 收藏举报我的专业是计算机辅助设计(CAD),算是一半机械一半软件,《计算机图形学》是必修课,也是我最喜欢的课程。
热衷于用代码摆平一切的我几乎将这本教科书上的每种算法都实现了一遍,这种重复劳动虽然意义不大,但是收获很多,特别是丢弃了多年的数学又重新回到了脑袋中,算是最大的收获吧。
尽管已经毕业多年了,但是每次回顾这些算法的代码,都觉得内心十分澎湃,如果换成现在的我,恐怕再也不会有动力去做这些事情了。
在学习《计算机图形学》之前,总觉得很多东西高深莫测,但实际掌握了之后,却发现其中了无神秘可言,就如同被原始人像神一样崇拜的火却被现代人叼在嘴上玩弄一样的感觉。
图形学的基础之一就是计算几何,但是没有理论数学那么高深莫测,它很有实践性,有时候甚至可以简单到匪夷所思。
计算几何是随着计算机和CAD的应用而诞生的一门新兴学科,在国外被称为“计算机辅助几何设计(Computer Aided Geometric Design,CAGD)”。
“算法系列”接下来的几篇文章就会介绍一些图形学中常见的计算几何算法(顺便晒晒我的旧代码),都是一些图形学中的基础算法,需要一些图形学的知识和数学知识,但是都不难。
不信?那就来看看到底有多难。
本文是第一篇,主要是一些图形学常用的计算几何方法,涉及到向量、点线关系以及点与多边形关系求解等数学知识,还有一些平面几何的基本原理。
事先声明一下,文中涉及的算法实现都是着眼于解释原理以及揭示算法实质的目的,在算法效率和可读性二者的考量上,更注重可读性,有时候为了提高可读性会刻意采取“效率不高”的代码形式,实际工程中使用的代码肯定更紧凑更高效,但是算法原理都是一样的,请读者们对此有正确的认识。
一、判断点是否在矩形内计算机图形学和数学到底有什么关系?我们先来看几个例子,增加一些感性认识。
几何计算
![几何计算](https://img.taocdn.com/s3/m/8cc773ea81c758f5f61f6717.png)
计算几何的常用算法1. 矢量减法设二维矢量 P = (x1,y1),Q = (x2,y2)则矢量减法定义为: P - Q = ( x1 - x2 , y1 - y2 )显然有性质 P - Q = - ( Q - P )如不加说明,下面所有的点都看作矢量,两点的减法就是矢量相减;2.矢量叉积设矢量P = (x1,y1),Q = (x2,y2)则矢量叉积定义为:P × Q = x1*y2 - x2*y1 得到的是一个标量显然有性质P × Q = - ( Q × P )P × ( - Q ) = - ( P × Q )如不加说明,下面所有的点都看作矢量,点的乘法看作矢量叉积;叉乘的重要性质:> 若P × Q > 0 , 则P 在Q的顺时针方向> 若P × Q < 0 , 则P 在Q的逆时针方向> 若P × Q = 0 , 则P 与Q共线,但可能同向也可能反向3.判断点在线段上设点为Q,线段为P1P2 ,判断点Q在该线段上的依据是:( Q - P1 ) × ( P2 - P1 ) = 0 且 Q 在以 P1,P2为对角顶点的矩形内4.判断两线段是否相交我们分两步确定两条线段是否相交:(1).快速排斥试验设以线段 P1P2 为对角线的矩形为R,设以线段 Q1Q2 为对角线的矩形为T,如果R和T不相交,显然两线段不会相交;(2).跨立试验如果两线段相交,则两线段必然相互跨立对方,如图1所示。
在图1中,P1P2跨立Q1Q2 ,则矢量 ( P1 - Q1 ) 和( P2 - Q1 )位于矢量( Q2 - Q1 ) 的两侧,即( P1 - Q1 ) × ( Q2 - Q1 ) * ( P2 - Q1 ) × ( Q2 - Q1 ) < 0上式可改写成( P1 - Q1 ) × ( Q2 - Q1 ) * ( Q2 - Q1 ) × ( P2 - Q1 ) > 0当 ( P1 - Q1 ) × ( Q2 - Q1 ) = 0 时,说明 ( P1 - Q1 ) 和( Q2 - Q1)共线,但是因为已经通过快速排斥试验,所以 P1 一定在线段 Q1Q2上;同理,( Q2 - Q1) ×(P2 - Q1 ) = 0 说明 P2 一定在线段 Q1Q2上。
计算几何——算法设计与分析实验课改革
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引言
计 算 几 何——算 法 设 计 与分 析 是 一 门 面 向 设 计 , 于 计 算 机 科 学 与技 术学 科 核 处 心 地 位 的教 育 课 程 。 过 对 算 法 系 统 的 学 通 习 与 研 究 , 解 和 掌 握 算 法 设 计 的 主 要 方 理 法 , 养 对 算 法 的 计 算 复 杂 性 进 行 正 确分 培
析 的 能 力 , 独 立 地 设 计 算 法 和 对 给 定 算 为 法进行 复杂性分析奠 定坚实的理论基础 。 计 算 几 何一 算 法 设计 与分 析 虽 是 以 理 论课 为 主 , 上 机 实 验 课 仍 是 教 学 过 程 薄 弱 环 而 节 、 点 , 们不可忽视 。 难 它 因为 实 验 课 是 培 养 学 生 的 实 践 能 力 , 一 个 消 化 所 学 理 论 是 课 内 容 的 过 程 , 生 通 过 自 己的 编 程 实践 学 来 解 决 一 些 简 单 的 实 际 问 题 , 此 来 验 证 以 各 种算 法 的 优 缺 点 。 目前 仍 有 一 些 高 校 而 没 有 对 该 课 程 的 实 验 课 引起 足 够 的 重 视 , 本 文从 算 法 设 计 方 法 、 实验 目的 、 实验 技 巧 等方面提出一些改革方案 。 计 算 几 何 一 算 法 设 计 与分 析 课 程 理 论 性 很 强 , 学 生 的 抽 象 思 维 能 力 和 逻 辑 能 对 力 都要 求较 高 , 有 包括 的知 识 点 多 , 具 内容 丰 富 , 习量 大 , 学 同时 , 课 程 内 容 又 具 有 该 很 强 的 实践 性 , 求 学 生 能 够 灵 活 运 用 所 要 学 到 的 算 法设 计 策略 解 决 实际 问题 。 此 , 因 要 做 到 计 算 几 何一 算 法设 计 与 分 析 理论 与 技术的平衡需做 到以下几点。
计算几何教程
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多边形的记录一般以顺次记录其顶点的方式完成, 即顺次记录组成多边形的线段。方向一般为逆时针。
判断点在多边形内外
以要判断的点为起点任作一射线,计算该射线与多边 形的交点数目。
若有偶数个交点则在形外,否则在形内。 若与线段在端点处相交或重合,则要进行复杂的判断。
Graham 扫描的时间复杂度
这太傻缺了。算法的瓶颈在排序,所以时间复杂度
是 O(N log N)。
若坐标均为整数,可以用基数排序将复杂度优化到
O(N)。
旋转卡壳算法
如何计算 N 个点中,距离最大的两个点的距离? 要求 O(N log N) 的算法。
容易证明距离最大的两个点一定是凸包上的两个点, 很明显是先求凸包然后做文章啦。
每次顺次枚举多边形的边,与半平面求交,并将交 的部分加入新多边形。
在得到半平面边界与凸多边形所交形成的边时,立 即将其加入新多边形。
算法演示
值得注意的边界情况 1
值得注意的边界情况 2
值得注意的边界情况 3
合计 O(NlogN) 的算法
这是朱泽园在其国家集训队论文《半平面交的新算 法及其实用价值》中提出的算法。
注意不只有“点 – 点”的情况,还有“点 – 边”和 “边 – 边”的情况。这些情况下要枚举所有的点对。
虽然看上去很简单,但是写起来还是要颇费一番周 折的。
旋转卡壳练习题
POJ 2178 求点集中最远点 POJ 3608 求两凸包间的最近点 POJ 2079 求以点集中的点为顶点组成的三角形的
矢量的表示
点积
夹角
矢量的垂直
计算几何 最小圈
![计算几何 最小圈](https://img.taocdn.com/s3/m/1f1bc35254270722192e453610661ed9ad515532.png)
计算几何最小圈
在计算几何中,最小圈是包含给定点集的最小的圆。
也可以称之为最小包围圆或最小外接圆。
求解最小圈的常用算法是Welzl 算法(也称为随机增量法)和Graham's Scan算法。
以下是一般的最小圈求解步骤:
1.输入点集:给定一组点集P。
2.初始化最小圈:选择初始最小圈C,可以是一个已知的圆
(如两个点之间的线段的中点为圆心,半径为两端点之间
的距离的一半),或者一个空圆。
3.递归算法:使用递归算法依次考虑每个点p属于P。
对于
每个点p,进行以下判断:
o如果点p在当前最小圈C内,则继续处理下一个点。
o如果点p在当前最小圈C外,则更新最小圈C使之包含点p,并递归地考虑剩余点集。
4.递归基:当递归到只剩下一个点或没有点时,结束递归,
最小圈已经找到。
5.输出最小圈:返回找到的最小圈C作为结果。
最小圈的求解算法可以根据具体情况进行优化,例如根据点的位置进行顺序处理,避免计算不必要的点。
Welzl算法和Graham's Scan算法都能在较高效的时间复杂度内找到最小圈。
需要注意的是,最小圈的求解问题可以有多种变种和扩展,具体算法和实现因问题和条件的不同而有所差异。
lc算法和gjk算法的工作过程
![lc算法和gjk算法的工作过程](https://img.taocdn.com/s3/m/7437460468eae009581b6bd97f1922791688be2e.png)
文章标题:深度解析LC算法和GJK算法的工作过程1. 背景介绍LC算法和GJK算法都是在计算机图形学和计算机游戏开发中广泛应用的算法。
它们分别用于解决凸多边形碰撞检测和凸多边形间距离计算的问题。
在本文中,我们将深入探讨这两种算法的工作过程,帮助读者更好地理解它们的原理和应用。
2. LC算法的工作过程LC算法的全称是"Linear-time Collision"算法,它主要用于解决凸多边形碰撞检测的问题。
该算法的工作过程如下:2.1. 构建几何包围盒:对于每个凸多边形,需要构建一个几何包围盒,以便快速判断多边形是否相交。
2.2. 分离轴定理:LC算法利用了分离轴定理,通过检测多边形的边界是否相交来判断它们是否发生碰撞。
2.3. 碰撞检测:将上一步得到的分离轴投影到x和y轴上,然后检测投影的重叠情况,从而判断凸多边形是否发生碰撞。
3. GJK算法的工作过程GJK算法的全称是"Gilbert-Johnson-Keerthi"算法,它主要用于计算凸多边形间的最短距离。
该算法的工作过程如下:3.1. 初始化:选择一个起始点作为搜索方向,并求解该方向上的最优点。
3.2. 找到最远点:在搜索方向上找到离原点最远的点,作为下一次搜索的方向。
3.3. 判断原点位置:重复上一步,直到原点位于凸多边形间的最短距离上。
4. 对LC算法和GJK算法的总结和回顾LC算法和GJK算法分别解决了凸多边形碰撞检测和凸多边形间距离计算的问题。
它们的工作原理巧妙而高效,可以在实时计算中得到广泛应用。
对于程序员和游戏开发者来说,深入理解这两种算法的原理和工作过程,将有助于提高对碰撞检测和最短距离计算的理解和能力。
5. 个人观点和理解作为一种经典的计算几何算法,LC算法和GJK算法的工作原理虽然较为复杂,但其核心思想却非常直观和巧妙。
通过深入学习和理解这两种算法,不仅可以提高对计算几何的理解和应用能力,还可以为实际工程中的碰撞检测和距离计算问题提供更加高效和精确的解决方案。
cgal 相交体积
![cgal 相交体积](https://img.taocdn.com/s3/m/9a0bf71b0622192e453610661ed9ad51f01d5409.png)
cgal 相交体积引言cgal是一个计算几何算法库,提供了各种几何算法的实现。
其中一个重要的功能是计算几何对象的相交体积。
本文将详细介绍cgal库中实现相交体积计算的方法和应用。
cgal库简介CGAL(计算几何算法库)是一个开源的C++库,用于解决计算几何相关的问题。
该库提供了大量的计算几何算法和数据结构的实现,包括凸包计算、点定位、射线追踪、线段交叉等等。
cgal库采用模板化的设计,使得算法的实现具有高度的通用性和灵活性。
相交体积的定义在计算几何中,相交体积是指两个或多个几何体相交部分的体积。
这个概念在很多领域都有广泛的应用,比如计算机图形学、计算机辅助设计等。
计算几何算法库cgal提供了计算相交体积的方法,可以高效地计算各种几何体之间的相交体积。
计算几何体相交体积的方法计算几何体相交体积的方法有很多种,这里介绍cgal库中常用的两种方法:多边形切割和网格计算。
多边形切割方法多边形切割方法是一种基于面的相交体积计算方法。
它通过将几何体切割成一系列多边形,然后计算这些多边形的相交部分的面积来得到相交体积。
这种方法适用于计算平面几何体的相交体积,比如多边形、矩形等。
多边形切割方法的步骤1.将几何体表示为一个多边形集合,每个多边形由一组顶点定义。
2.对于每一对几何体,使用多边形相交算法计算它们的相交多边形。
3.计算相交多边形的面积,并将其加到总的相交体积中。
网格计算方法网格计算方法是一种基于离散表示的相交体积计算方法。
它将几何体离散化为一个网格,然后通过计算网格单元中包含的几何体的比例来得到相交体积。
这种方法适用于计算立体几何体的相交体积,比如立方体、球体等。
网格计算方法的步骤1.将几何体离散化为一个网格,其中每个网格单元表示一个小的立方体。
2.对于每个网格单元,计算它与几何体的相交部分的体积。
3.将所有相交部分的体积相加,得到总的相交体积。
cgal库中相交体积计算的应用cgal库中的相交体积计算方法可以应用于各种计算几何问题,比如计算几何体的重叠部分、计算几何体的交集等。
几何数据结构和几何体算法设计
![几何数据结构和几何体算法设计](https://img.taocdn.com/s3/m/de0fc6c3c9d376eeaeaad1f34693daef5ef71329.png)
几何数据结构和几何体算法设计导言:几何数据结构和几何体算法设计是计算几何学中的重要内容。
在计算机图形学、计算机视觉和计算机辅助设计等领域,几何数据结构和几何体算法设计的应用非常广泛。
本文将介绍几何数据结构和几何体算法设计的基本概念、常用算法和应用场景。
一、几何数据结构几何数据结构是用于存储和操作几何对象的数据结构。
常见的几何数据结构有点、线、面、多边形等。
几何数据结构的设计要考虑存储效率和查询效率两个方面。
1.1 点点是几何数据结构中最简单的对象,可以用二维或三维坐标表示。
点的存储可以使用数组或链表等数据结构,查询可以使用遍历或二分查找等算法。
1.2 线线是由两个点构成的几何对象,可以表示直线、线段等。
线的存储可以使用数组或链表等数据结构,查询可以使用线段相交判断算法等。
1.3 面面是由多个点构成的几何对象,可以表示多边形、圆等。
面的存储可以使用数组或链表等数据结构,查询可以使用面积计算算法等。
1.4 多边形多边形是由多个线段构成的几何对象,可以表示多边形区域、多边形路径等。
多边形的存储可以使用数组或链表等数据结构,查询可以使用多边形包含关系判断算法等。
二、几何体算法设计几何体算法设计是对几何对象进行操作和计算的算法设计。
常见的几何体算法有几何变换、几何计算、几何判断等。
2.1 几何变换几何变换是对几何对象进行平移、旋转、缩放等操作的算法。
平移可以通过点的坐标变换实现,旋转可以通过坐标变换和角度计算实现,缩放可以通过坐标变换和比例计算实现。
2.2 几何计算几何计算是对几何对象进行计算的算法。
常见的几何计算有点到线段的最短距离计算、点是否在多边形内部判断、线段是否相交判断等。
2.3 几何判断几何判断是对几何对象进行关系判断的算法。
常见的几何判断有两点是否重合判断、两线是否平行判断、两线是否相交判断等。
三、应用场景几何数据结构和几何体算法设计在许多领域都有广泛的应用。
3.1 计算机图形学在计算机图形学中,几何数据结构和几何体算法设计用于实现三维建模、渲染、动画等功能。
几何特征量自动化提取算法计算几何尺寸
![几何特征量自动化提取算法计算几何尺寸](https://img.taocdn.com/s3/m/57e4b2b885868762caaedd3383c4bb4cf7ecb79f.png)
几何特征量自动化提取算法计算几何尺寸几何特征量自动化提取算法是一种计算机辅助设计中非常重要
的算法。
它可以自动地从三维模型中提取出各种几何特征量,如长度、宽度、高度、面积、体积、直径、半径等等。
这些几何特征量是设计师进行设计分析、优化和制造的重要依据。
几何特征量自动化提取算法的计算过程主要包括以下几个步骤:
1. 数据导入:将三维模型数据导入到计算机中。
2. 几何特征量识别:通过算法自动识别模型中的各种几何特征量。
3. 几何特征量计算:根据识别出来的几何特征量,自动地进行计算。
4. 结果输出:将计算出来的几何特征量输出到计算机中,供设计师进行分析和优化。
几何特征量自动化提取算法在工程设计、制造和质量控制等方面都有着广泛的应用。
它可以大大提高设计效率和制造精度,还可以减少设计和制造过程中的错误率。
因此,它在现代工业生产中具有非常重要的地位。
- 1 -。
cdt 三角化算法
![cdt 三角化算法](https://img.taocdn.com/s3/m/64d4dddb6394dd88d0d233d4b14e852458fb3966.png)
cdt 三角化算法CDT三角化算法是一种经典的计算几何算法,用于将简单多边形进行三角剖分,从而方便进行各种基于三角网格的计算操作。
本文将从实现基本的CDT三角化算法入手,分步骤阐述该算法的核心思想和具体实现方法。
Step 1 确定顶点和边首先需要确定顶点和边,即确定多边形的基本结构。
通常使用向量的方式将点表示为(x,y),将边表示为两个点的向量之差,即e = v2 - v1。
这里需要注意的是,同一条边必须有相同的方向,即先后两个点的顺序不能颠倒。
Step 2 处理边界在进行三角化之前,需要先将多边形的边界处理好。
一般来说,多边形的边界应当尽可能地简单,即不应该有多余的“缺口”。
需要注意的是,如果多边形与坐标轴平行,可以将某些边选择为边界,否则应当选择多边形“内部”的点和边作为边界。
处理好边界后,可以将所有边的方向都转化为沿着边界的顺时针方向。
Step 3 创建超级三角形超级三角形是将多边形进行三角剖分时一定要设立的辅助三角形。
一般来说,超级三角形的三个顶点应当包含多边形的所有顶点,且顶点的坐标应当尽可能地远离多边形,这样可以有效地避免出现不合法的三角形。
超级三角形的边界可以是包含多边形的外接圆,这样可以简化超级三角形的计算。
需要注意的是,超级三角形的方向应当是逆时针。
Step 4 三角化三角化是CDT算法的核心步骤。
通常使用Delaunay三角剖分的方式将多边形进行三角化。
Delaunay三角剖分有一个重要的性质,即所有生成的三角形的外接圆的圆心应当不包含多边形的任何内部点。
因此,可以通过计算每个三角形的外接圆的圆心来筛选掉不合法的三角形并进行修正。
同时,需要注意的是,可以通过添加辅助约束来修正非法三角形,并在顶点间添加Steiner点,使得三角网格更加平滑。
Step 5 删除超级三角形最后,还需要将超级三角形从三角网格中删除。
删除超级三角形之后,就可以得到所有有效的三角形以及它们的顶点和边信息。
矩形大法巧解高中竞赛题
![矩形大法巧解高中竞赛题](https://img.taocdn.com/s3/m/fdc3cb173a3567ec102de2bd960590c69ec3d885.png)
矩形大法巧解高中竞赛题矩形大法是一种常用的解题方法,尤其在高中竞赛中,经常能够用到该方法来解决与矩形相关的题目。
本文将详细介绍矩形大法的原理和具体应用,并提供一些相关参考内容供读者学习参考。
一、矩形大法的原理矩形大法是通过将原问题转化为矩形相关的问题来解答。
矩形作为一种简单且易于处理的图形,具有很多特殊性质,通过利用矩形的性质,能够简化问题、加快解题速度。
二、矩形大法的具体应用1. 最小矩形覆盖问题给定一些点,要求通过平移、旋转矩形使得这些点都在矩形内部,问所需矩形的最小面积。
这类问题可以通过计算所有点的最小包围矩形来解决。
2. 矩形面积最大问题给定一些点,要求通过平移、旋转矩形使得这些点都在矩形内部,问所需矩形的最大面积。
这类问题可以通过计算所有点的凸包并求凸包的最小面积矩形来解决。
3. 矩形覆盖问题给定一些点的坐标,要求通过平移、旋转矩形使得这些点都在矩形内部,问是否存在合适的矩形覆盖所有点。
这类问题可以通过计算所有点的最小包围矩形,然后判断最小包围矩形的长宽是否满足条件来解决。
4. 矩形交集问题给定两个矩形的坐标,要求计算两个矩形的交集矩形的面积。
这类问题可以通过判断两个矩形的边界是否相交,并计算相交部分的面积来解决。
三、矩形大法的相关参考内容1. 《计算几何算法与实现》- 该书详细介绍了矩形大法的原理和具体应用,并给出了详细的算法实现代码,对于学习矩形大法非常有帮助。
2. 《高中竞赛数学解题方法与技巧总结》- 该文总结了高中竞赛中常见的矩形问题,并提供了详细的解题思路和步骤,对于熟悉矩形大法有很大帮助。
3. 网上相关博客和论坛文章- 在网络上有很多数学爱好者和竞赛高手分享了自己的解题经验和技巧,通过搜索关键词“矩形大法解题”可以找到很多相关的博客和论坛文章,可以从中学习到更多的解题方法和技巧。
总结:矩形大法是一种常用的解题方法,在高中竞赛中经常能够用到。
通过将原问题转化为矩形相关的问题,可以简化问题、加快解题速度。
计算几何常用算法+直线拐点判断++线段相交判断
![计算几何常用算法+直线拐点判断++线段相交判断](https://img.taocdn.com/s3/m/995d6d2f2f60ddccda38a01d.png)
计算几何常用算法一、引言计算机的出现使得很多原本十分繁琐的工作得以大幅度简化,但是也有一些在人们直观看来很容易的问题却需要拿出一套并不简单的通用解决方案,比如几何问题。
作为计算机科学的一个分支,计算几何主要研究解决几何问题的算法。
在现代工程和数学领域,计算几何在图形学、机器人技术、超大规模集成电路设计和统计等诸多领域有着十分重要的应用。
在本文中,我们将对计算几何常用的基本算法做一个全面的介绍,希望对您了解并应用计算几何的知识解决问题起到帮助。
二、目录本文整理的计算几何基本概念和常用算法包括如下内容:矢量的概念矢量加减法矢量叉积折线段的拐向判断判断点是否在线段上判断两线段是否相交判断线段和直线是否相交判断矩形是否包含点判断线段、折线、多边形是否在矩形中判断矩形是否在矩形中判断圆是否在矩形中判断点是否在多边形中判断线段是否在多边形内判断折线是否在多边形内判断多边形是否在多边形内判断矩形是否在多边形内判断圆是否在多边形内判断点是否在圆内判断线段、折线、矩形、多边形是否在圆内判断圆是否在圆内计算点到线段的最近点计算点到折线、矩形、多边形的最近点计算点到圆的最近距离及交点坐标计算两条共线的线段的交点计算线段或直线与线段的交点求线段或直线与折线、矩形、多边形的交点求线段或直线与圆的交点凸包的概念凸包的求法三、算法介绍矢量的概念:如果一条线段的端点是有次序之分的,我们把这种线段成为有向线段(directed segment)。
如果有向线段p1p2的起点p1在坐标原点,我们可以把它称为矢量(vector)p2。
矢量加减法:设二维矢量P = ( x1,y1 ) ,Q = ( x2 , y2 ) ,则矢量加法定义为:P + Q = ( x1 + x2 , y1 + y2 ),同样的,矢量减法定义为:P - Q = ( x1 - x2 , y1 - y2 )。
显然有性质P + Q = Q + P , P - Q = - ( Q - P )。
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度。
下图是个例子:
四、实验结果与分析(源程序及相关说明)
1)#include<iostream>
#include<utility>
#include<vector>
#include<algorithm>
using namespace std;
typedef pair<double,double> POINT;//线段
//fuction dirction determines the direction that the seqment
//p1p turns to p2p with respect to point p
//if return value is positive,means clockwise;
//if return value is negative,means counter-clockwise;
//naught means on the same line;
double direction(POINT p,POINT p1,POINT p2){
POINT v1,v2;
v1.first=p2.first-p1.first;
v1.second=p2.second-p1.first;
v2.first=p1.first-p.first;
v2.second=p1.second-p.second;
return v1.first*v2.second-v1.second*v2.second;}
//fuction on_seqment determines whether the point p is
on the segment p1p2
bool on_segment(POINT p,POINT p1,POINT p2){
double min_x=p1.first<p2.first?p1.first:p2.first;
double max_x=p1.first>p2.first?p1.first:p2.first;
double min_y=p1.second<p2.second?p1.second:p2.second;
double max_y=p1.second>p2.second?p1.second:p2.second;
if(p.first>=min_x&&p.first<max_x&&p.second>=
min_y&&p.second<=max_y)
return true;
else
return false;}
//point startPoint is the polor point that is needed for comparing two other poinr; POINT startPoint;
//function sortByPolorAngle provides the realizing of comparing two points,which support //the STL function sort();
bool sortByPolorAngle(const POINT &p1,const POINT &p2)
{
double d=direction(startPoint,p1,p2);
if(d<0)return true;
if(d>0)return false;
if(d==0&&on_segment(startPoint,p1,p2))return true;
if(d==0&&on_segment(p2,startPoint,p1))return true;
return false;
}
//here realizes the process of finding convex hull
void find_convex_hull(vector<POINT>&point)
{
POINT p0=point[0];
int k=0;
for(int i=0;i<point.size();i++)
{
if(point[i].second<p0.second||
point[i].second==p0.second&&point[i].first<p0.first){
p0=point[i];
k=i;}
}
point.erase(point.begin()+k);
point.insert(point.begin(),p0);
vector<POINT>convex_hull;
do{
convex_hull.push_back(point[0]);
startPoint=point[0];
point.erase(point.begin());
sort(point.begin(),point.end(),sortByPolorAngle);
if(point[0]==convex_hull[0])break;
point.push_back(convex_hull[convex_hull.size()-1]);
}while(1);
for(int j=0;j<convex_hull.size();j++){
cout<<convex_hull[j].first<<' '<<convex_hull[j].second<<endl;
}}
int main(){
vector<POINT> pv;
double x,y;
int i;
cout<<"请输入10个点<x,y>:"<<endl;
for(i=1;i<=10;i++){
cout<<"No."<<i<<':';
cin>>x>>y;
pv.push_back(make_pair(x,y));}
cout<<endl;
find_convex_hull(pv);
system("Pause");
return 0;}。