把点集凸包化Granham-Scan算法(使用水平序)概要
凸包convexhullppt课件

Graham模版(水平序) by 吉林大学:
凸包问题:
凸包问题一般有以下两类: 1.求凸包面积周长 2.求平面最远点对
凸包面积周长 我们先来看一个问题,POJ 1113。 题意:有个贪心的国王叫他的建筑师给他的城堡周围建个围墙,他要求用最少的石
头和劳动力来建造,而且要在距离城堡某个距离L之外建造。 解法:
旋转卡壳的应用
旋转卡壳主要是用来求点集中最远点对的。如POJ 2187,就是一道求最远 点对的裸题。学会了旋转卡壳用模版可以直接过。具体参照code。
POJ 3608,求两个凸包间的最短距离。 个人解法:先求出两个凸包,然后对其中一个凸包的左下方的基准点,对
另外一个凸包求最小对应边。然后再从另外一个凸包的左下方的基准点,对前个凸
怎么从给定的点中找凸包呢?
1.卷包裹算法
2. Graham扫描算法
卷包裹算法
可以说是一个很朴素的算法,其时间复杂度最坏情况为O(n^2),其实现原理非常简 单。就像是拿了一根绳子,以最左下方的点开始,围着所有点的外围围了一圈。
先找到横坐标最小的点中纵坐标最小的点,然后以该点作为基准点,对剩余的所有
旋转卡壳算法: 这是一个非常优美而高效的算法(演示图如下):
旋转卡壳算法是解决一些与凸包有关问题的有效算法 就像一对卡壳卡住凸包 旋转而得名。被一对卡壳正好卡住的对应点对称为对踵点(Antipodal point),可以证明对 踵点的个数不超过3N/2个 也就是说对踵点的个数是O(N)的,对踵点的个数也是解决问 题的时间复杂度的保证。
while(fabs(cross(res[p+1],res[p],res[q+1]))>fabs(cross(res[p+1],res[p],res[q]))) q=(q+1)%n;
凸包算法公式

凸包算法公式凸包是计算几何中的一个重要概念,而凸包算法公式则是解决相关问题的关键工具。
咱先来说说啥是凸包。
想象一下,你面前有一堆散落在地上的钉子,然后你拿一个橡皮筋把最外层的钉子圈起来,让橡皮筋形成的形状能够完全包住所有钉子,这个形状就是这堆钉子的凸包。
凸包算法有好几种,比如 Graham 扫描法、Jarvis 步进法等等。
咱就拿 Graham 扫描法来说说它涉及的公式。
Graham 扫描法里,首先要找到一个基准点。
通常找纵坐标最小的点,如果有多个这样的点,就选横坐标最小的那个。
找到这个点后,其他点就按照和这个基准点的极角大小进行排序。
这里就涉及到计算极角的公式啦。
对于两个点 A(x1, y1)和 B(x2, y2),极角θ 可以通过反正切函数来计算,公式是:θ = atan2(y2 - y1, x2 - x1)。
计算出极角后,就可以开始扫描了。
从基准点开始,依次检查相邻的三个点,如果这三个点构成的转向是逆时针的,那就保留中间那个点;如果是顺时针的,就把中间那个点去掉。
这里判断转向的公式就比较关键了。
对于三个点 A(x1, y1)、B(x2,y2)和 C(x3, y3),可以通过计算向量叉积来判断转向。
如果叉积大于 0 ,就是逆时针;小于 0 ,就是顺时针。
向量叉积的公式是:(x2 - x1) * (y3 - y1) - (y2 - y1) * (x3 - x1) 。
我记得之前有一次参加数学建模比赛,题目就和凸包算法有关。
当时我们小组几个人,一开始对这些公式和算法都不太熟悉,急得像热锅上的蚂蚁。
大家一起熬夜查资料、讨论,一遍遍地推导公式,尝试不同的方法。
特别是在计算极角和判断转向的时候,总是出错。
但经过不断地尝试和纠错,我们终于搞清楚了这些公式的应用,成功解决了问题,还拿到了不错的名次。
总之,凸包算法公式虽然看起来有点复杂,但只要掌握了其中的原理和规律,多做练习,就能熟练运用啦。
不管是在数学研究中,还是在实际的计算机图形学、地理信息系统等领域,凸包算法都有着广泛的应用。
凸包算法

长 江 大 学 地 球 科 学 学 院
遗留有一个问题 就是处理共线的问题 有时候我们需要凸包边上的点也考虑到 有时候却需要去掉这些点 我们通常称在凸包顶点处的点为极点 如果我们只要求保留极点而去除在边上的点 我们只需在取外侧的点的时候 碰到共线的点取最远的 相反 如果我们要保留所有在边上的点我们只需要在共线的点中取最近的 同样由于参考点的性质 所有向量之间的到角都是在180度以内 不会产生错误
我们经常关注一个点集的凸包 这也是计算几何学的一个基本问题,现在 已经有成熟的算法可以求出平面点集的凸包,凸包有着优美而实用的 性质 我们可以利用凸包把一个杂乱的点集所包含的信息进行有效的 概括、梳理。
2 Graham扫描算法(Graham Scan Algorithm)
Graham扫描算法维护一个凸壳 通过不断在凸壳中加入新的点和去除影响 凸性的点 最后形成凸包 算法主体由两部分组成 先是排序 后是扫描 分块讲解一下
void Graham(int n) { int i,top=2; Pt[n]=Pt[0]; Stack[0]=Pt[0]; Stack[1]=Pt[1]; Stack[2]=Pt[2]; for(i=3;i<=n;i++) { while(Cross(Stack[top1],Stack[top],Pt[i])<=0&&top>1) top--; Stack[++top]=Pt[i]; } }
有了向量 我们就可以选取一个最外侧的点了
长 江 大 学 地 球 科 学 学 院
利用向量 我们可以比较哪个点"更外侧" 比如点K和点I 我们利用向量JK乘以向量JI得到一个数 这 个数应该是负数 说明I比K更外侧 两个向量的比较具有传递性 所以我们可以像N个数里取 最大的数一样取出最外侧的 遍历所有点 每个点都和现有最外侧的点比较 得到新的最 外侧的点
葛立恒扫描法

葛立恒扫描法葛立恒扫描法(Graham Scan),又称凸包算法,是解决计算几何问题中的经典算法之一。
它的主要作用是计算多边形或点集的凸包,并返回凸包上的点集。
葛立恒扫描法的时间复杂度为O(nlogn),其中n是输入点集的大小。
凸包是一个简单多边形,可以包含给定点集中的所有点。
它的边界是由点集中的一些点组成的,这些点被称为凸包上的顶点。
凸包在计算几何、图形学以及计算机视觉等领域都有广泛的应用。
葛立恒扫描法的运行过程如下:1. 找到y值最小的点,并将它放在结果集中。
2. 将其余所有点按照与y值最小点的极角进行排序。
3. 对于每个点P,计算它与前两个点的极角。
如果它的角度不在逆时针方向,则将倒数第二个点从结果集中删除,然后重复此过程直到极角正确。
4. 返回结果集。
让我们来详细了解葛立恒扫描法的每个步骤。
找到y值最小的点要找到y值最小的点,我们可以遍历所有点,并找到纵坐标最小的那个。
在这里,我们使用了lambda函数来比较每个点的y值。
```python def find_lowest_point(points): lowest = min(points, key=lambda point: point[1]) return lowest ```排序接下来,我们需要将其余所有点按照与y值最小点的极角进行排序。
为此,我们需要定义一个函数来计算两点之间的极角。
在这里,我们使用了arctan2函数来计算极角。
```python def polar_angle(p1, p2=None): if p2 is None: p2 = lowest_point y_span =p1[1] - p2[1] x_span = p1[0] - p2[0] return atan2(y_span, x_span) ```然后,我们可以使用此函数来排序输入点集。
在这里,我们使用了sorted函数来排序。
```python def sort_points(points):sorted_points = sorted( points,key=cmp_to_key(lambda x,y: 1 if polar_angle(x) < polar_angle(y) else -1) ) returnsorted_points ```计算极角接下来,我们需要为每个点计算它与前两个点的极角。
halcon 凸壳运算 -回复

halcon 凸壳运算-回复什么是凸壳运算?凸壳运算(Convex Hull Operation)是一种在计算机视觉和图像处理领域中常用的几何变换方法。
它通常用于提取二维图像或点云数据中的凸多边形边界,无论是在形状分析、目标检测还是场景重建中,凸壳运算都有广泛的应用。
在凸壳运算中,我们所关注的是一个包围一组点的最小凸多边形,也就是将给定的点集合的外围轮廓封闭起来的最小凸包。
这个凸多边形的顶点是给定点集的子集,且连接这些顶点的线段不会超出其他点。
在图像处理中,凸壳运算可以用来求解物体的边界以及计算物体的面积、周长等特征。
在计算机视觉中,使用凸壳运算可以帮助我们进行目标的形状分析、目标检测以及图像的分割等任务。
此外,在计算机图形学中,凸壳运算还可以用于场景重建、虚拟现实等应用。
凸壳运算的三种方法:在凸壳运算中,存在三种常用的算法,它们分别是:Graham扫描算法、快速增量算法和欧几里得算法。
下面我将分别介绍这三种算法的原理和步骤。
1. Graham扫描算法Graham扫描算法是一种经典的凸壳求解算法。
它的基本原理是选取一个点作为起点(通常是给定点集中最下方的点),然后按照顺时针或逆时针的方式对点进行排序。
接下来,算法使用一个栈来存储凸壳的边界点,栈的初始状态为空。
然后依次处理排序后的点集,对于每个点,依次与栈中的点进行相互连线,并判断当前连线与栈顶元素与栈次顶元素构成的连线之间的夹角。
如果连线的方向和夹角满足逆时针旋转,则将当前点入栈;否则,将栈顶元素出栈。
最后,栈中剩余的点即为凸壳的顶点。
2. 快速增量算法快速增量算法是解决凸壳问题的另一种高效算法。
它的基本思想是从上下左右四个方向选择凸壳的点,分别称为上壳、下壳、左壳和右壳。
首先,将给定点集按照x坐标从小到大进行排序,并将最左边的点设定为第一个凸壳点,将最右边的点设定为第一个凸壳点。
接下来,分别从上述四个方向开始,依次找到凸壳的点。
以从左到右的上壳为例,从左侧的第一个点开始,通过比较两个点之间的斜率来确定是否为凸壳的点。
文档:凸包问题-graham扫描

凸包问题-graham扫描{graham扫描法通过设置一个关于后选点的堆栈s来解决凸包问题。
输入集合Q中的每个点都被压入栈一次,非ch(Q)中的顶点的点最终会被弹出堆栈。
当算法终止时,堆栈s中仅包含ch(Q)中的顶点,其顺序为各点在边界上出现的逆时针方向排列的顺序。
过程graham_scan的输入点集Q,它调用函数top(s),以便在不改变堆栈s的情况下,返回处于栈顶的点,并调用函数next_to_top(s),来返回处于堆栈顶部下面的那个点,切不改变栈s。
} {graham_scan寻找凸报,时间复杂度为O(nlgn),但我用的选择排序,所以成O(n2)的了1、let p0 be the point in Q with the minimum y-coordinate,or the leftmost such point in case of a tie2、let<p1,p2,p3...pm>be the remaining points in Q,sorted by polar angle in counterclockwise order around p0(if more than one point has the same angle,remove all butthe one that is farthest from p03、push(p0,s)4、push(p1,s)5、push(p2,s)6、for i:=3 to m dowhile the angle formed by points next-to-top(s),top(s),and(pi) makes a nonleft trun8、do pop(s)9、push(pi,s),10、retur s}{copyright 陈舒伟,对已知的一些点寻找凸包}program xxxxxx;consteps=1e-6;typetpoint=record//点类型x,y:longint;end;varq:array[1..1000]of tpoint;//初始点级ch:array[1..1000]of tpoint;//最后寸凸包的点的数组qq:array[1..1000]of tpoint;//排序后的点集;co:array[1..1000]of double;//初始coscoo:array[1..1000]of double;//排序后的cosd:array[1..1000]of double;//r,计算cos用x/rdd:array[1..1000]of double;//排序后的rn,tail:longint;procedure find_min_y;{找出y坐标最小点}vari,j:longint;t:tpoint;beginfor i:=2 to n doif (q[1].y>q[i].y)or((q[1].y=q[i].y)and(q[1].x>q[i].x)) thenbegint:=q[1];q[1]:=q[i];q[i]:=t;end;end;procedure cal_cos;//计算点到定点的cos极角;vari:longint;x,y:longint;beginfor i:=2 to n dobeginx:=q[i].x-q[1].x;y:=q[i].y-q[1].y;d[i]:=sqrt(x*x+y*y);co[i]:=x/d[i];end;end;function same(a,b:double):boolean;beginsame:=abs(a-b)<eps;end;procedure sort_and_ok;{根据极角从小到大排序,如果有相同极角的只取最外面的一个}vari,j:longint;x:double;t:tpoint;tt:double;beginfor i:=2 to n-1 dofor j:=i+1 to n doif (co[j]-co[j]>eps)or((same(co[i],co[j]))and(d[i]>d[j])) then begint:=q[i];q[i]:=q[j];q[j]:=t;x:=co[i];co[i]:=co[j];co[j]:=x;tt:=d[i];d[i]:=d[j];d[j]:=tt;end;qq:=q;coo:=co;dd:=d;tail:=n;end;procedure init;//初始化,读数vari:longint;beginread(n);for i:=1 to n doread(q[i].x,q[i].y);find_min_y;//找出凸包的第一个点,y坐标最小点,如果有多个最小,取最左边的;cal_cos;//计算每个点到顶点的cossort_and_ok;//根据cos的值,可以根据极角从小到大排序;end;function area2(pa,pb,pc:tpoint):double;{判断是否符合凸包条件,向量都是向左转,逆时针方向的}beginarea2:=(pb.x-pa.x)*(pc.y-pa.y)-(pc.x-pa.x)*(pb.y-pa.y);end;procedure build;//构建凸包的过程vari,j,k:longint;beginch[1]:=qq[1];ch[2]:=qq[2];ch[3]:=qq[3];//初始化,栈中存三个点j:=3;for i:=4 to tail do//依次扫描后面的点,选取新的点构建凸包beginif area2(ch[j-1],ch[j],qq[i])<0 then//如果新的点又向量右转得到begin//那么肯定不是凸包,对原来的进行一次调整ch[j]:=qq[i];k:=j-1;while area2(ch[k-1],ch[k],ch[j])<0 dobegindec(j);ch[j]:=qq[i];k:=j-1;end;endelse begininc(j);ch[j]:=qq[i];end;end;for i:=1 to j dowriteln(ch[i].x,' ',ch[i].y);end;beginassign(input,'a.in');assign(output,'a.out');reset(input);rewrite(output);init;build;close(output);end.。
凸包算法及凸包融合

凸包算法及凸包融合凸包算法是计算凸包的一种常用算法,它可以找到一组点集中最外层的凸多边形。
凸包融合是指将两个凸包合并成一个新的凸包,能够通过减少顶点数目来优化计算效率。
凸包算法主要有以下几种常见的实现方法:1.枚举算法:对于点集中的每一对点,判断其他点是否位于这两点所确定的直线的一侧。
如果所有点都在一侧,则这两点是凸包上的边。
时间复杂度为O(n^3)。
2. Graham扫描算法:选取一个点作为基准点,将其他点按照相对于基准点的极角大小进行排序。
然后依次处理每个点,判断其是否属于凸包。
时间复杂度为O(nlogn)。
3. Jarvis步进算法(也称为包裹法):从点集中选取一个临时点p,然后找到与p相邻的点集中极角最小的点q,将q加入凸包中。
然后将q作为新的临时点p,重复以上步骤,直到回到第一个点。
时间复杂度为O(nh),其中h是凸包的边数。
4.快速凸包算法:通过空间分割和递归的方法进行凸包计算,时间复杂度为O(nlogn)。
凸包融合是指将两个凸包合并成一个新的凸包,通常需要满足以下条件:1.相交边的共享:两个凸包如果相交,那么它们的公共边必须都在新的凸包中。
2.外部边的合并:如果两个凸包没有相交,那么合并后的凸包应该包含两个凸包的外部边。
3.顺序性:合并后的凸包应该按照某种规定的顺序进行连接。
凸包融合算法的一种常见方法是基于边的融合。
具体步骤如下:1.找到两个凸包之间的最近边,并将其作为起始边。
2.沿着其中一个凸包的边界向对面的凸包前进,每次选取与当前边最接近的边。
3.如果新选取的边与已经选取的边形成了一个角度大于180度的三角形,那么停止前进,并将新选取的边作为起始边。
4.重复步骤2和步骤3,直到回到起始边。
凸包融合算法可以减少凸包的顶点数量,从而提高计算效率。
例如,对于两个有m和n个顶点的凸包,假设m > n,则融合后的凸包最多有m+n个顶点,而不是m*n个顶点。
融合后的凸包可以保留原始凸包的边界信息,并且减少了计算和存储开销。
探求二维凸包及其应用

探求二维凸包及其应用许瑞广,余志伟中国矿业大学(北京)资源学院(100083)E-mail :lucky_xrg@摘 要:凸包是计算几何中最普遍、最基本的一种结构,本文介绍了二维凸包的概念和性质,并介绍几种求二维凸包的方法:Gift-Wrapping 、Graham-Scan 算法,以及这几种算法的正确性和时间复杂度的分析,最后通过两个实例来简要介绍二维凸包的应用。
关键字:凸包、Gift-Wrapping 、Graham-Scan作为计算几何中第一个被深入研究的几何模型,凸包以其优美的性质带来了广泛的应用,本文将对这个几何模型进行简要的介绍。
1. 凸包的概念和性质我们首先从一个实例来引入凸包:假设你种了很多树,想用一个篱笆把所有的树都包在里面,出于经济考虑,显然这个篱笆应该是越小越好。
给出树的坐标,求出篱笆的最小周长。
如图1-1所示的篱笆是一个最小的篱笆,而这个篱笆就是这些树的凸包(Convex Hull)。
图1-1 凸包(Convex Hull)要定义凸包,首先我们来研究一下凸多边形。
定义1 凸多边形Ù整个图形在任一条边的一侧。
定义2 D 是凸多边形ÙD D x x xx ∈+∈∀2,,2121,即对于一个凸多边形任意两个内点的中点也在此图形内。
我们不仅考虑中点,还考虑所有内分点,于是有如下定义。
定义3 D 是凸多边形Ù[]D D x x xx ∈−+∈∀∈∀2121)1(,1,0,,λλλ因此定义2是定义3的一种特殊形式。
如图1-2给出了凸图形和凹图形的图示:图2-2 凸图形和凹图形设S 是平面(E 2)上的点集,用CH(S)表示点集S 的凸包,BCH(S)表示S 的凸包边界。
定义4 平面点集S 的凸包CH(S)是包含S 的最小凸集,凸包上的顶点称为极点。
点集S 的凸包是包含S 的所有凸集的并,或者CH(S)是包含S 的所有半空间的交。
二维中的半空间是半平面,它是指位于一条直线上及该线一侧的点的集合。
平面散乱点集凸包算法

平面散乱点集凸包算法详解摘要:本文旨在详细介绍一种用于计算平面上散乱点集的凸包的算法。
凸包算法是计算几何中的一个重要问题,它在图形学、机器学习、图像处理等领域有着广泛的应用。
本文档将详细阐述凸包的概念、性质以及几种常用的凸包算法,包括Graham 扫描法和Chan算法,并对每种算法的时间复杂度进行分析。
1. 引言在计算几何中,凸包问题是研究如何找到一组点的最小凸多边形,该多边形包含了所有的点。
这个问题在很多领域都有应用,比如在机器人学中的碰撞检测、计算机图形学中的渲染优化、以及数据分析中的数据可视化等。
2. 凸包的定义与性质凸包是指包含所有给定点集的最小凸多边形。
凸包具有以下性质:- 凸包是唯一的。
- 凸包的边界上的点(极点)按顺序连接可以构成一个凸多边形。
- 任何不在凸包边界上的点都位于由边界点构成的某个三角形内部。
3. 凸包算法概述有多种算法可以计算凸包,包括Graham扫描法、Chan算法、Andrew算法等。
这些算法各有特点,但大多数都是基于分治策略或贪心策略。
4. Graham扫描法Graham扫描法是一种效率较高的凸包算法,其基本思想是从最低的点开始,按照每个点相对于基准点的极角进行排序,然后依次检查每个点是否会使当前的凸包发生变化。
步骤如下:a. 找到所有点中y坐标最小的点P,如果这样的点有多个,则取x坐标最小的一个。
b. 将其他点按照与P点的极角排序。
c. 从排序后的点集中依次取出点,检查是否会影响当前的凸包。
d. 重复步骤c,直到所有点都被检查过。
5. Chan算法Chan算法是对Graham扫描法的一种改进,它通过减少不必要的比较来提高效率。
Chan算法使用了一个堆栈来存储可能会成为凸包顶点的点。
步骤如下:a. 将所有点按照x坐标排序。
b. 从左到右扫描排序后的点集,使用堆栈来记录可能的凸包顶点。
c. 当扫描到一个新的点时,更新堆栈顶部的点,确保堆栈顶部的点是当前扫描线左侧最远的点。
凸包算法详解

凸包算法详解Graham扫描法时间复杂度:O(n㏒n)思路:Graham扫描的思想是先找到凸包上的⼀个点,然后从那个点开始按逆时针⽅向逐个找凸包上的点,实际上就是进⾏极⾓排序,然后对其查询使⽤。
步骤:1. 把所有点放在⼆维坐标系中,则纵坐标最⼩的点⼀定是凸包上的点,如图中的P0。
2. 把所有点的坐标平移⼀下,使 P0 作为原点,如上图。
3. 计算各个点相对于 P0 的幅⾓α,按从⼩到⼤的顺序对各个点排序。
当α相同时,距离 P0 ⽐较近的排在前⾯。
例如上图得到的结果为P1,P2,P3,P4,P5,P6,P7,P8。
我们由⼏何知识可以知道,结果中第⼀个点 P1 和最后⼀个点 P8 ⼀定是凸包上的点。
(以上是准备步骤,以下开始求凸包)以上,我们已经知道了凸包上的第⼀个点 P0 和第⼆个点 P1,我们把它们放在栈⾥⾯。
现在从步骤3求得的那个结果⾥,把 P1 后⾯的那个点拿出来做当前点,即 P2 。
接下来开始找第三个点:4. 连接P0和栈顶的那个点,得到直线 L 。
看当前点是在直线 L 的右边还是左边。
如果在直线的右边就执⾏步骤5;如果在直线上,或者在直线的左边就执⾏步骤6。
5. 如果在右边,则栈顶的那个元素不是凸包上的点,把栈顶元素出栈。
执⾏步骤4。
6. 当前点是凸包上的点,把它压⼊栈,执⾏步骤7。
7. 检查当前的点 P2 是不是步骤3那个结果的最后⼀个元素。
是最后⼀个元素的话就结束。
如果不是的话就把 P2 后⾯那个点做当前点,返回步骤4。
最后,栈中的元素就是凸包上的点了。
以下为⽤Graham扫描法动态求解的过程: 下⾯静态求解过程1 #include<iostream>2 #include<string.h>3 #include<algorithm>4 #include<cstdio>5 #include<cmath>6using namespace std;7const int maxn=105;8const double PI=acos(-1.0);9struct node{int x,y;};10 node vex[maxn];//存⼊所有坐标点11 node stackk[maxn];//凸包中所有的点12bool cmp1(node a,node b){//按点的坐标排序13if(a.y==b.y)return a.x<b.x;//如果纵坐标相同,则按横坐标升序排14else return a.y<b.y;//否则按纵坐标升序排15 }16bool cmp2(node a,node b){//以基点为坐标原点,极⾓按升序排,这⾥可⽤atan2函数或者叉积来进⾏极⾓排序,但是⽤atan2函数来排序效率⾼时间快,不过精度⽐叉积低17double A=atan2(a.y-stackk[0].y,a.x-stackk[0].x);//返回的是原点⾄点(x,y)的⽅位⾓,即与x轴的夹⾓18double B=atan2(b.y-stackk[0].y,b.x-stackk[0].x);19if(A!=B)return A<B;//逆时针⽅向为正值,极⾓⼩的排在前⾯20else return a.x<b.x;//如果极⾓相同,则横坐标在前⾯的靠前排列21 }22int cross(node p0,node p1,node p2){//计算两个向量a、b(a=(x1,y1),b=(x2,y2))的叉积公式:a×b=x1y2-x2y1 ===> p0p1=(x1-x0,y1-y0),p0p2=(x2-x0,y2-y0)23return (p1.x-p0.x)*(p2.y-p0.y)-(p2.x-p0.x)*(p1.y-p0.y);24 }25double dis(node a,node b){//计算两点之间的距离26return sqrt((a.x-b.x)*(a.x-b.x)*1.0+(a.y-b.y)*(a.y-b.y));27 }28int main(){29int t;30while(~scanf("%d",&t)&&t){31for(int i=0;i<t;++i)//输⼊t个点32 scanf("%d%d",&vex[i].x,&vex[i].y);33if(t==1)printf("%.2f\n",0.00);//如果只有⼀个点,则周长为0.0034else if(t==2)printf("%.2f\n",dis(vex[0],vex[1]));//如果只有两个点,则周长为两个点的距离35else{36 memset(stackk,0,sizeof(stackk));//清037 sort(vex,vex+t,cmp1);//先按坐标点的位置进⾏排序38 stackk[0]=vex[0];//取出基点39 sort(vex+1,vex+t,cmp2);//将剩下的坐标点按极⾓进⾏排序,以基点为坐标原点40 stackk[1]=vex[1];//将凸包中的第⼆个点存⼊凸集中41int top=1;//当前凸包中拥有点的个数为top+142for(int i=2;i<t;++i){//不断地找外围的坐标点43while(top>0&&cross(stackk[top-1],stackk[top],vex[i])<=0)top--;//如果叉积为负数或0(0表⽰两向量共线),则弹出栈顶元素44//虽然第2个凸点显然是最外围的⼀点,但加上top>0保证了栈中⾄少有2个凸点45 stackk[++top]=vex[i];46 }47double s=0;48for(int i=1;i<=top;++i)//计算凸包的周长49 s+=dis(stackk[i-1],stackk[i]);50 s+=dis(stackk[top],vex[0]);//最后⼀个点和第⼀个点之间的距离51 printf("%.2f\n",s);52/*53 int s=0;//计算凸包的⾯积54 for(int i=1;i<=top;i++)55 s+=cross(st[i-1],st[i],e[0])/2;56*/57 }58 }59return0;60 }。
确定凸包上的点---Graham扫描法---java实现

确定凸包上的点---Graham扫描法---java实现假设平⾯上给出N个点,现在要求过上⾯的点把所有的点都包起来,并且周长最⼩,这些点就是凸包上的点。
确定凸包上的点有多种做法,但是只有Graham扫描时间复杂度稳定在nlog(n)上,所以就记录⼀下这个算法。
步骤:1.找出给定点中最靠近左下⽅的点2.通过这个点与其它点连线与⽔平⽅向会构成夹⾓,根据夹⾓⼤⼩进⾏由⼩到⼤排序3.根据动图中的情况,来说明扫描过程。
Graham扫描过程凸多边形的边从最左下⾓点开始,逆时针的相邻三个点P0,P1,P2构成的向量<P0,P1>,<P1,P2>的夹⾓都是⼤于0的。
也就是说,针对途中的情况,P2,P4,P5点是不可能在凸包上的。
假设P4在凸包上,那么对于P3,P4,P6来说,<P3,P4>,<P4,P6>向量的的夹⾓是⼩于0的,最后会呈现凹多边形的形态。
以P0,P1,P2,P3,P4,P5,P6来说明确定凸包点的计算⽅式:(1)使⽤栈来存储最终位于凸包上的点的位置。
(2)最开始排好顺序的三个点P0,P1,P2⼀定能够组成凸多边形,将它们压⼊栈中S[P2,P1,P0],并且P1⼀定在凸包上,现在不确定的就是P2是否真的在凸包上(有内⿁?::aru:discovertruth:: )(3)对于P3来说,我们使⽤堆栈中第⼆个元素P1,第⼀个元素P2,和扫描到的元素P3,进⾏⽐较,来确认P2到底是不是凸包上的点。
<P1,P2>,<P2,P3>向量构成的夹⾓⼩于0,说明P2⼀定不在凸包上,所以P2可以排除了,将P2从栈中弹出。
P3⼜有可能是凸包上的点,所以堆栈现在存有S[P3,P1,P0]。
(4)对于P4来说,<P1,P3>,<P3,P4>向量(<S[2],S[1]>,<S[1],当前扫描点>)构成的夹⾓是⼤于0的,所以P4有可能是凸包上的点。
graham scan算法 原理

Graham Scan算法一、概述Graham Scan算法是一种用于计算凸包的算法,它可以在给定二维平面上的一组点时,找到这些点形成的凸包。
凸包是包围点集的最小凸多边形,它的边界上的点不弯曲向内。
二、算法原理Graham Scan算法采用了一种基于极角排序的方法来求解凸包,其基本思路如下:1.找到y坐标最小的点P0,将P0作为凸包的起点。
2.将其他点按照与P0的极角进行逆时针排序。
3.遍历排序后的点集,如果凸包的点个数小于2,或者遍历点与前两个点的构成的两条线段的转向(顺时针或逆时针)满足逆时针,则将遍历点添加到凸包中;否则,将凸包的最后一个点移除,再添加遍历点。
4.最终的凸包即为所有添加后剩下的点集。
三、算法实现步骤下面将详细介绍Graham Scan算法的实现步骤:1. 寻找起点先确定凸包的起点,即y坐标最小的点P0。
可以通过比较每个点的y坐标找到最小的那个点。
如果有多个点的y坐标相等,选择其中x坐标最小的点。
2. 极角排序对于起点P0之外的其他点,计算它们与P0的极角,并按照极角进行逆时针排序。
计算极角时,可以使用两点之间的斜率来表示,斜率越大则两点之间的角度越小。
3. 构建凸包从排好序的点集中依次取出每个点Pi,将其添加到凸包中。
首先,检查凸包中的点个数是否小于2。
当凸包中的点个数小于2时,直接将Pi 添加到凸包中。
然后,检查凸包中的最后两个点Pi-1和Pi-2构成的线段的转向。
当这两个点以及Pi构成的三个点满足逆时针时,将Pi添加到凸包中。
反之,将凸包中的最后一个点移除,再将Pi添加到凸包中。
4. 输出凸包最终,凸包中包含了输入点集形成的凸多边形。
遍历凸包中的点,按顺序输出它们的坐标,即可得到凸包。
四、算法复杂度分析时间复杂度1.寻找起点:需要遍历所有点来找到起点,时间复杂度为O(n)。
2.极角排序:对n-1个点进行排序,时间复杂度为O(nlogn)。
3.构建凸包:需要遍历所有点,时间复杂度为O(n)。
graham scan算法 原理

graham scan算法原理
Graham Scan算法原理
Graham Scan算法是一种计算凸包的算法,它的基本思想是从一个点开始,按照极角的大小依次加入点,最终形成的点集就是凸包。
Graham Scan算法的时间复杂度为O(nlogn),是一种高效的凸包计算算法。
Graham Scan算法的具体实现步骤如下:
1. 找到y坐标最小的点P0,如果有多个点y坐标相同,则选择x 坐标最小的点。
2. 将所有点按照极角排序,极角相同的点按照距离从小到大排序。
3. 依次将点加入凸包中,如果加入的点使得凸包不再是凸形,则将凸包中不满足凸性的点删除。
4. 最终得到的点集就是凸包。
Graham Scan算法的核心是如何计算极角。
假设当前点为P,要计算P与另一个点Q的极角,可以先计算P与Q的向量,然后计算向量与x轴正方向的夹角。
由于夹角的范围是[0, 2π),可以使用反正切函数atan2(y, x)来计算夹角,其中y和x分别是向量的y坐标和x坐标。
Graham Scan算法的优点是简单易懂,实现起来也比较容易。
但是它也有一些缺点,比如当点集中有大量重复的点时,算法的效率会降低。
此外,Graham Scan算法只适用于二维平面上的点集,对于三维空间中的点集就无法使用了。
Graham Scan算法是一种高效的凸包计算算法,它的核心思想是按照极角的大小依次加入点,最终形成的点集就是凸包。
在实际应用中,可以根据具体情况选择不同的凸包计算算法,以达到更好的效果。
GrahamScan凸包算法

GrahamScan凸包算法获得凸包的算法可以算是计算⼏何中最基础的算法之⼀了。
寻找凸包的算法有很多种,Graham Scan算法是⼀种⼗分简单⾼效的⼆维凸包算法,能够在O(nlogn)的时间内找到凸包。
⾸先介绍⼀下⼆维向量的叉积(这⾥和真正的叉积还是不同的):对于⼆维向量a=(x1,y2)和b=(x2,y2),a×b定义为x1*y2-y1*x2。
⽽它的⼏何意义就是|a||b|sin<a,b>。
如果a与b夹⾓⼩于180度(逆时针),那么这个值就是正值,⼤于180度就是负值。
需要注意的是,左乘和右乘是不同的。
如图所⽰:Graham Scan算法的做法是先定下⼀个起点,⼀般是最左边的点和最右边的点,然后⼀个个点扫过去,如果新加⼊的点和之前已经找到的点所构成的“壳”凸性没有变化,就继续扫,否则就把已经找到的最后⼀个点删去,再⽐较凸性,直到凸性不发⽣变化。
分别扫描上下两个“壳”,合并在⼀起,凸包就找到了。
这么说很抽象,我们看图来解释:我们找下“壳”,上下其实是⼀样的。
⾸先加⼊两个点A和C:然后插⼊第三个点G,并计算AC×CG的叉积,却发现叉积⼩于0,也就是说逆时针⽅向上∠ACG⼤于180度,于是删去C点,加⼊G点:然后就是依照这个步骤便能加⼊D点。
在AD上⽅是以D为起点。
就能够找到AGD和DFEA两个凸壳。
合并就得到了凸包。
关于扫描的顺序,有坐标序和极⾓序两种。
坐标序是⽐较两个点的x坐标,如果⼩的先被扫描(扫描上凸壳的时候反过来);如果两个点x坐标相同,那么就⽐较y坐标,⼩的先被扫描(扫描上凸壳的时候也是反过来)。
极⾓序使⽤arctan2函数的返回值进⾏⽐较,我没写过所以也不是很清楚。
程序可以写得很精简,以下是我⽤C++写得凸包程序/*d[]是⼀个Point的数组,Point有两个两个属性x和y,同时⽀持减法操作和det(叉积)。
convex数组保存被选中的凸包的点的编号,cTotal是凸包中点的个数*/bool cmpPoint(const Point &a, const Point &b) //⽐较坐标序所⽤的⽐较函数{if (a.x!=b.x) return a.x<b.x;return a.y<b.y;}void get_convex_hull(){sort(d,d+N,cmpPoint);int Total=0,tmp;for (int i=0;i<N;++i) //扫描下凸壳{while ( (Total>1) &&((d[convex[Total-1]]-d[convex[Total-2]]).det( //获得凸包中最后两个点的向量d[i]-d[convex[Total-1]])<=0) ) Total--; //获得准备插⼊的点和凸包中最后⼀点的向量,计算叉积convex[Total++]=i;}tmp=Total;for (int i=N-2;i>=0;--i) //扫描上凸壳{while ( (Total>tmp) &&((d[convex[Total-1]]-d[convex[Total-2]]).det(d[i]-d[convex[Total-1]])<=0) ) Total--;convex[Total++]=i;}cTotal=Total;}我们来看⼀道题:,题意是给⼀些点,找⼀个闭合曲线C,使C能包住所有的点,并且给定的点到C的距离最⼩为L,问C的周长。
最小凸包的名词解释

最小凸包的名词解释最小凸包是在计算几何学中一个重要的概念,它是指一组点中包含这组点的最小凸多边形。
凸多边形是指其内部任意两点的连线都在多边形内部的多边形,也可以理解为没有凹角的多边形。
最小凸包可以应用于许多领域,如计算机图形学、物体识别和图像处理等。
它的计算方法也有很多,其中最常用的是Graham's扫描算法和Jarvis算法。
这些算法可以根据一组给定的点,求出包含这些点的最小凸包。
Graham's扫描算法是一种基于极角排序的算法。
首先需要选择一个起始点,常常选取纵坐标最小的点。
然后通过计算每个点与起始点的极角,并将它们按照极角从小到大进行排序。
接下来,按照排序后的顺序依次加入点,同时检查是否出现凹角。
如果出现凹角,则将前一个点从凸包中删除,直到没有凹角为止。
最终得到的点集就是最小凸包的顶点。
Jarvis算法,也称为“礼品包装算法”,则是一种逐点添加的方法。
首先选择包含所有点的最左边的点作为起始点。
然后按照顺时针方向一一尝试添加其他点。
对于每个点,从当前点开始,找到与当前点连线所得的候选边中,具有最大极角的那条边。
如果所有候选边的极角都小于0,则说明已经回到起始点,算法结束。
否则,将具有最大极角的边添加到凸包中,并将当前点切换到这个边的另一个端点。
重复以上步骤直至回到起始点。
最后得到的点集即为最小凸包的顶点。
此外,还有其他的最小凸包计算方法,如QuickHull算法和Chan's算法。
这些算法针对不同规模的问题和不同的输入集合,有着不同的性能表现。
通过选择合适的算法,可以在不同的应用场景中高效地求解最小凸包问题。
最小凸包不仅仅是一种理论概念,更是一种实际问题的解决工具。
在计算机视觉和模式识别中,最小凸包可以用来进行物体识别和边界提取。
在图形学中,它可以用于多边形裁剪和形状分析等。
通过对最小凸包的几何性质和算法进行深入理解,可以为这些领域的研究和应用提供有力的支持。
总结起来,最小凸包是包含一组点的最小凸多边形。
把点集凸包化Granham-Scan算法(使用水平序)概要

把点集凸包化Granham-Scan算法(使用水平序)#include<stdio.h>#include<string.h>#include<math.h>#include<algorithm>using nameaace std;const int M=100000+5;struct Point{double x,y;} p[M];double dis(Point A,Point B){return sqrt((B.x-A.x)*(B.x-A.x)+(B.y-A.y)*(B.y-A.y));}bool cmp(Point a,Point b){if (a.x<b.x) return true;if (a.x>b.x) return false;if (a.y<b.y) return true;return false;}double Xdet(Point A,Point B,Point C){double x1,x2,y1,y2;x1=B.x-A.x; y1=B.y-A.y; x2=C.x-A.x; y2=C.y-A.y;return x1*y2-x2*y1; //大于0在左手边,逆时针}bool bo[M];Point pp[M];int stack[M]; //from 1 to tvoid Gram_Scan(Point *p,int &n) //p从1-n,把点集土包化 n*log(n); {int i,t;sort(p+1,p+1+n,cmp);for(t=0,i=1;i<=n;i++){ //合并排序if (i>1 && p[i].x==p[i-1].x && p[i].y==p[i-1].y) continue;p[++t]=p[i];}n=t; t=0;memset(bo+1,true,n*sizeof(bo[0]));if (n>0){stack[++t]=1;bo[stack[t]]=false;}if (n>1){stack[++t]=2;bo[stack[t]]=false;}if (n>2){for(i=3;i<n;i++)if(bo[i] && Xdet(p[stack[t-1]],p[stack[t]],p[i])>=0) stack[++t]=i,bo[i]=false;else{while(t>=2&& Xdet(p[stack[t-1]],p[stack[t]],p[i])<0) bo[stack[t]]=true,t--;stack[++t]=i;bo[stack[t]]=false;}for(i=n;i>=1;i--)if (bo[i] && Xdet(p[stack[t-1]],p[stack[t]],p[i])>=0) stack[++t]=i,bo[i]=false;else{while(t>=2&&Xdet(p[stack[t-1]],p[stack[t]],p[i])<0) bo[stack[t]]=true,t--;stack[++t]=i;bo[stack[t]]=false;}t--;}for(i=1;i<=t;i++) pp[i]=p[stack[i]];memcpy(p+1,pp+1,t*sizeof(Point));n=t;}求凸点集的面积double area(Point *p,int n){double sum=0;int i;p[n+1]=p[1];for(i=1;i<=n;i++)sum+=p[i].x*p[i+1].y-p[i].y*p[i+1].x;return sum/2.0;}const double EPS=1e-9;const double maxn=1e6-1;const double PI=acos(-1.);const int M=100+5;const double offset=11213;#define zero(x) (((x)>0?(x):-(x))<EPS)struct Point{double x,y;} p[M];struct LINESEG{Point st,ed;};struct LINE{double a,b,c;};double dist(Point a,Point b){return sqrt((a.x-b.x)*(a.x-b.x)+(a.y-b.y)*(a.y-b.y));}double multiply(Point a,Point b,Point c){return (a.x-c.x)*(b.y-c.y)-(b.x-c.x)*(a.y-c.y);}double dotmultiply(Point a,Point b,Point c){return (a.x-c.x)*(b.x-c.x)+(a.y-c.y)*(b.y-c.y);}bool online(LINESEG L,Point q){return fabs(multiply(L.ed,q,L.st))<EPS && (q.x-L.st.x)*(q.x-L.ed.x)<EPS && (q.y-L.st.y)*(q.y-L.ed.y)<EPS; }LINE makeline(Point p1,Point p2){LINE tl;tl.a=p2.y-p1.y; tl.b=p1.x-p2.x;tl.c=p1.y*p2.x-p1.x*p2.y;if (tl.a<EPS) tl.a=-tl.a,tl.b=-tl.b,tl.c=-tl.c;return tl;}inline double MAX(double x,double y){return x>y?x:y;}inline double MIN(double x,double y){return x<y?x:y;}bool intersect(LINESEG u,LINESEG v){return MAX(u.st.x,u.ed.x)>=MIN(v.st.x,v.ed.x)&& MAX(v.st.x,v.ed.x)>=MIN(u.st.x,u.ed.x)&& MAX(u.st.y,u.ed.y)>=MIN(v.st.y,v.ed.y)&& MAX(v.st.y,v.ed.y)>=MIN(u.st.y,u.ed.y)&& multiply(v.st,u.ed,u.st)*multiply(u.ed,v.ed,u.st)>=0&& multiply(u.st,v.ed,v.st)*multiply(v.ed,u.ed,v.st)>=0;}bool intersect_A(LINESEG u,LINESEG v){return intersect(u,v) && !online(u,v.st) && !online(u,v.ed)&& !online(v,u.st) && !online(u,v.ed);}bool intersect_L(LINESEG u,LINESEG v){return multiply(u.st,v.ed,v.st)*multiply(v.ed,u.ed,v.st)>=0;}bool intersection_line(LINE L1,LINE L2,Point &inter){ double det=L1.a*L2.b-L2.a*L1.b;if (fabs(det)<EPS) return false;inter.x=(L2.c*L1.b-L1.c*L2.b)/det;inter.y=(L2.a*L1.c-L1.a*L2.c)/det;return true;}bool intersection_lineseg(LINESEG u,LINESEG v,Point &inter){ LINE L1,L2;L1=makeline(u.st,u.ed);L2=makeline(v.st,v.ed);if (intersection_line(L1,L2,inter)) return online(u,inter) && online(v,inter);else return false;}bool intersection_LLS(LINE L1,LINESEG u,Point &inter){ LINE L2;L2=makeline(u.st,u.ed);if (intersection_line(L1,L2,inter))return online(u,inter);else return false;}int Inside(Point q,int n){Point q2;const int on_edge=0;int i=0,count;p[n]=p[0];while (i<n)for(count=0,i=0,q2.x=rand()+offset,q2.y=rand()+offset;i<n;i++)if (zero(multiply(q,p[i],p[i+1])) && (p[i].x-q.x)*(p[i+1].x-q.x)<EPS && (p[i].y-q.y)*(p[i+1].y-q.y)<EPS) return on_edge;else if (zero(multiply(q,q2,p[i]))) break;else if (multiply(q,p[i],q2)*multiply(q,p[i+1],q2)<-EPS &&multiply(p[i],q,p[i+1])*multiply(p[i],q2,p[i+1])<-EPS) count++;return count&1;}bool cmp(Point p,Point q){if (p.x<q.x) return true;if (p.x>q.x) return false;if (p.y<q.y) return true;return false;}//线段与多边形相交定义为至少有1个点在多边形内,返回true; bool LINESEG_intersect_Polygon(LINESEG LS1,int n) {LINESEG LS2;Point mid;int i;int j,top;Point stack[M];p[n]=p[000];for(i=0;i<n;i++){LS2.st=p[i]; LS2.ed=p[i+1];if (intersect_A(LS1,LS2)) return true;}top=0;stack[top++]=LS1.st;stack[top++]=LS1.ed;for(i=0;i<n;i++)if (online(LS1,p[i])) stack[top++]=p[i];sort(stack,stack+top,cmp);stack[top]=stack[0];for(j=0;j<top;j++) {mid.x=(stack[j].x+stack[j+1].x)/2;mid.y=(stack[j].y+stack[j+1].y)/2;if (Inside(mid,n)) return true;}return false;}const int M=15000;struct Line{double a,b,c;}L[M];struct Point{double x,y;} p[M],pp[M];//由两点化一般式Line LineChange(Point P1,Point P2){Line K;K.a=P2.y-P1.y;//(y2-y1)*x+(x1-x2)*y-(x1-x2)*y1-x1*(y2-y1)=0; counterclockK.b=P1.x-P2.x;K.c=-P1.x*K.a-K.b*P1.y;return k;}//求两直线交点bool GetSegcross(Line K1,Line K2,Point &pp){double det=K1.a*K2.b-K2.a*K1.b;if (fabs(det)<1e-8) return 0;pp.x=(K1.b*K2.c-K2.b*K1.c)/det;pp.y=-(K1.a*K2.c-K2.a*K1.c)/det;return 1;}//p在直线上返回0.00double p_on_line(Line K,Point p){return K.a*p.x+K.b*p.y+K.c;}//求两点的垂直平分线void MidLine(Point P1,Point P2,Line &K){K.a=2*(P1.x-P2.x);K.b=2*(P1.y-P2.y);K.c=(-K.a*(P1.x+P2.x)-K.b*(P1.y+P2.y))/2;}//求任意点对的最小距离,分治nlogn.double nearest(Point *p, int n) //p should already be sorted by x{if(n==2) return dist(p[0], p[1]);if(n==1) return INF;int m=p[n/2].x,i,j;double left,right,tmp,ret,t;left=nearest(p,n/2); right=nearest(&p[n/2],n-n/2);ret=tmp =left<right?left:right;for(i=n/2-1; i>=0 && p[i].x>m-tmp_nearest;i--)for(j=n/2; j<n && p[j].x<m+tmp_nearest;j++) {t=dist(p[i],p[j]);if(t<tmp_nearest) ret=t;}return ret;}Euler的任意四面体体积公式(已知边长求体积)已知4点坐标求体积(其中四个点的坐标分别为(x1,y1,z1),(x2,y2,z2),(x3,y3,z3),(x4,y4,z4))11111234(1/6)*.12341234x x x xVy y y yz z z z=22222222222222222222222236.2222p q n p r mpp q n q r lV qp r m q r lr+-+-+-+-=+-+-。
凸包问题用格雷厄姆扫描法的实现
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凸包问题用格雷厄姆扫描法的实现Graham's scan algorithm for the Convex Hull problemIntroduction:The Convex Hull problem involves finding the smallest convex polygon that contains all given points in a plane. One common algorithm used to solve this problem is Graham's scan algorithm. In this article, we will discuss how to implement Graham's scan algorithm to solve the Convex Hull problem. Algorithm:1. Select the point with the lowest y-coordinate. If there are multiple points with the same y-coordinate, choose the one with the lowest x-coordinate. This point will be the starting point of the convex hull.2. Sort the remaining points based on their polar angle in counterclockwise direction with respect to the starting point. To calculate the polar angle, we can use the atan2 function in most programming languages.3. Initialize an empty stack and push the starting point onto it.4. Iterate through each point in the sorted list. For each point:a. While the point, the previous point in the stack, and the next point in the sorted list make a right turn (i.e., the cross product of the vectors formed by these points is positive), pop the top point from the stack.b. Push the current point onto the stack.5. At the end of the iteration, the stack will contain the points in the convex hull in counterclockwise order. Pop the points from the stack to obtain the convex hull.Implementation Example (in Python):```pythonimport mathdef graham_scan(points):start_point = min(points, key=lambda p: (p[1], p[0]))points.sort(key=lambda p: math.atan2(p[1] - start_point[1], p[0] - start_point[0]))stack = [start_point]for point in points[1:]:while len(stack) > 1 and cross_product(stack[-2], stack[-1], point) <= 0:stack.pop()stack.append(point)return stackdef cross_product(p1, p2, p3):return (p2[0] - p1[0]) * (p3[1] - p1[1]) - (p2[1] - p1[1]) * (p3[0] - p1[0])# Example usage:points = [(0, 0), (1, 1), (2, 2), (0, 1), (1, 0), (2, 3)]convex_hull = graham_scan(points)print(convex_hull)```This implementation of Graham's scan algorithm uses a stack to keep track of the points in the convex hull. It starts by finding the lowest point and sorting the remaining points based on their polar angle. Then, it iterates through each point and updates the stack based on the right turn criterion. Finally, it returns the stack as the convex hull.Note that this algorithm has a time complexity of O(n log n), where n is the number of input points.。
计算二维凸包的Graham_Scan算法
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计算二维凸包的Graham_Scan算法
凸包的概念:
点集Q的凸包(convex hull)是指一个最小凸多边形,满足Q中的点或者在多边形边上或者在其内。
下图中由红色线段表示的多边形就是点集Q={p0,p1, (12)
的凸包。
凸包的求法:
现在已经证明了凸包算法的时间复杂度下界是O(n*logn),但是当凸包的顶点数h也被考虑进去的话,Krikpatrick和Seidel的剪枝搜索算法可以达到
O(n*logh),在渐进意义下达到最优。
最常用的凸包算法是Graham扫描法和Jarvis 步进法。
本文只简单介绍一下Graham扫描法,其正确性的证明和Jarvis步进法的过程大家可以参考《算法导论》。
对于一个有三个或以上点的点集Q,Graham扫描法的过程如下:
令p0为Q中Y-X坐标排序下最小的点;
设<p1,p2,...pm>为对其余点按以p0为中心的极角逆时针排序所得的点集(如果有多个点有相同的极角,除了距p0最远的点外全部移除;
压p0进栈S;
压p1进栈S;
压p2进栈S;
for i ←3 to m
{
do while{由S的栈顶元素的下一个元素、S的栈顶元素以及pi构成的折线段不拐向左侧}对S弹栈;
压pi进栈S;
}
return S;
此过程执行后,栈S由底至顶的元素就是Q的凸包顶点按逆时针排列的点序列。
需要注意的是,我们对点按极角逆时针排序时,并不需要真正求出极角,只需要求出任意两点的次序就可以了。
而这个步骤可以用前述的矢量叉积性质实现。
GIS中散乱点集凸包的快速算法及编程_李军辉
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[收稿日期] 2009-06-16[作者简介] 李军辉(1981)),男,山东潍坊人,南京市东南大学学生,硕士研究生,主要研究方向为地图制图学与地理信息工程。
GIS 中散乱点集凸包的快速算法及编程李军辉1,李紫阳2(1.东南大学交通学院,南京 210096; 2.沈阳军区某部司令部,沈阳 110000)[摘 要] 在地理信息系统(GIS)中,不规则三角网(TI N)的生成及数字地面模型(D TM)的建立都会用到点集凸包的计算。
通过研究了传统凸包算法,并对其进行改进,提出简单快速的点集凸包改进算法。
经过验证,新算法可准确快速地求出点集凸包。
[关键词] GIS;凸包;算法;编程[中图分类号] P 208 [文献标识码] A [文章编号] 1005-0310(2009)03-0032-03A Quick Algorithm and Programm ing to Determ ine Convex Hullfor Planar Scattered Point Set in GISLI Jun -hui 1,LI Z-i yang2(1.Transportation College,Southeast Uni versity,Nanjing 210096,China;2.Shenyang Mili tary Region Command,Shenyang 110000,China)Abstract :In GIS,the convex hull algorithms of a point set are always applied in the generation of TI N and the building of DTM.The paper discusses the traditional convex hull algorithms and puts forward a faster algorithm.It has been proved that the ne w algorithm can acquire conve x hull quickly and accurately.Key words :GI S;convex hull;algorithm;programming 在地理信息系统(Geograghic Information System,GIS)应用中,原始数据经常是一些离散数据,比如雨量分布数据等,由于数据的采集、传输和录入的顺序不同,一般是一些散乱的数据记录,称其为散乱点集[1]。
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把点集凸包化Granham-Scan算法(使用水平序)#include<stdio.h>#include<string.h>#include<math.h>#include<algorithm>using nameaace std;const int M=100000+5;struct Point{double x,y;} p[M];double dis(Point A,Point B){return sqrt((B.x-A.x)*(B.x-A.x)+(B.y-A.y)*(B.y-A.y));}bool cmp(Point a,Point b){if (a.x<b.x) return true;if (a.x>b.x) return false;if (a.y<b.y) return true;return false;}double Xdet(Point A,Point B,Point C){double x1,x2,y1,y2;x1=B.x-A.x; y1=B.y-A.y; x2=C.x-A.x; y2=C.y-A.y;return x1*y2-x2*y1; //大于0在左手边,逆时针}bool bo[M];Point pp[M];int stack[M]; //from 1 to tvoid Gram_Scan(Point *p,int &n) //p从1-n,把点集土包化 n*log(n); {int i,t;sort(p+1,p+1+n,cmp);for(t=0,i=1;i<=n;i++){ //合并排序if (i>1 && p[i].x==p[i-1].x && p[i].y==p[i-1].y) continue;p[++t]=p[i];}n=t; t=0;memset(bo+1,true,n*sizeof(bo[0]));if (n>0){stack[++t]=1;bo[stack[t]]=false;}if (n>1){stack[++t]=2;bo[stack[t]]=false;}if (n>2){for(i=3;i<n;i++)if(bo[i] && Xdet(p[stack[t-1]],p[stack[t]],p[i])>=0) stack[++t]=i,bo[i]=false;else{while(t>=2&& Xdet(p[stack[t-1]],p[stack[t]],p[i])<0) bo[stack[t]]=true,t--;stack[++t]=i;bo[stack[t]]=false;}for(i=n;i>=1;i--)if (bo[i] && Xdet(p[stack[t-1]],p[stack[t]],p[i])>=0) stack[++t]=i,bo[i]=false;else{while(t>=2&&Xdet(p[stack[t-1]],p[stack[t]],p[i])<0) bo[stack[t]]=true,t--;stack[++t]=i;bo[stack[t]]=false;}t--;}for(i=1;i<=t;i++) pp[i]=p[stack[i]];memcpy(p+1,pp+1,t*sizeof(Point));n=t;}求凸点集的面积double area(Point *p,int n){double sum=0;int i;p[n+1]=p[1];for(i=1;i<=n;i++)sum+=p[i].x*p[i+1].y-p[i].y*p[i+1].x;return sum/2.0;}const double EPS=1e-9;const double maxn=1e6-1;const double PI=acos(-1.);const int M=100+5;const double offset=11213;#define zero(x) (((x)>0?(x):-(x))<EPS)struct Point{double x,y;} p[M];struct LINESEG{Point st,ed;};struct LINE{double a,b,c;};double dist(Point a,Point b){return sqrt((a.x-b.x)*(a.x-b.x)+(a.y-b.y)*(a.y-b.y));}double multiply(Point a,Point b,Point c){return (a.x-c.x)*(b.y-c.y)-(b.x-c.x)*(a.y-c.y);}double dotmultiply(Point a,Point b,Point c){return (a.x-c.x)*(b.x-c.x)+(a.y-c.y)*(b.y-c.y);}bool online(LINESEG L,Point q){return fabs(multiply(L.ed,q,L.st))<EPS && (q.x-L.st.x)*(q.x-L.ed.x)<EPS && (q.y-L.st.y)*(q.y-L.ed.y)<EPS; }LINE makeline(Point p1,Point p2){LINE tl;tl.a=p2.y-p1.y; tl.b=p1.x-p2.x;tl.c=p1.y*p2.x-p1.x*p2.y;if (tl.a<EPS) tl.a=-tl.a,tl.b=-tl.b,tl.c=-tl.c;return tl;}inline double MAX(double x,double y){return x>y?x:y;}inline double MIN(double x,double y){return x<y?x:y;}bool intersect(LINESEG u,LINESEG v){return MAX(u.st.x,u.ed.x)>=MIN(v.st.x,v.ed.x)&& MAX(v.st.x,v.ed.x)>=MIN(u.st.x,u.ed.x)&& MAX(u.st.y,u.ed.y)>=MIN(v.st.y,v.ed.y)&& MAX(v.st.y,v.ed.y)>=MIN(u.st.y,u.ed.y)&& multiply(v.st,u.ed,u.st)*multiply(u.ed,v.ed,u.st)>=0&& multiply(u.st,v.ed,v.st)*multiply(v.ed,u.ed,v.st)>=0;}bool intersect_A(LINESEG u,LINESEG v){return intersect(u,v) && !online(u,v.st) && !online(u,v.ed)&& !online(v,u.st) && !online(u,v.ed);}bool intersect_L(LINESEG u,LINESEG v){return multiply(u.st,v.ed,v.st)*multiply(v.ed,u.ed,v.st)>=0;}bool intersection_line(LINE L1,LINE L2,Point &inter){ double det=L1.a*L2.b-L2.a*L1.b;if (fabs(det)<EPS) return false;inter.x=(L2.c*L1.b-L1.c*L2.b)/det;inter.y=(L2.a*L1.c-L1.a*L2.c)/det;return true;}bool intersection_lineseg(LINESEG u,LINESEG v,Point &inter){ LINE L1,L2;L1=makeline(u.st,u.ed);L2=makeline(v.st,v.ed);if (intersection_line(L1,L2,inter)) return online(u,inter) && online(v,inter);else return false;}bool intersection_LLS(LINE L1,LINESEG u,Point &inter){ LINE L2;L2=makeline(u.st,u.ed);if (intersection_line(L1,L2,inter))return online(u,inter);else return false;}int Inside(Point q,int n){Point q2;const int on_edge=0;int i=0,count;p[n]=p[0];while (i<n)for(count=0,i=0,q2.x=rand()+offset,q2.y=rand()+offset;i<n;i++)if (zero(multiply(q,p[i],p[i+1])) && (p[i].x-q.x)*(p[i+1].x-q.x)<EPS && (p[i].y-q.y)*(p[i+1].y-q.y)<EPS) return on_edge;else if (zero(multiply(q,q2,p[i]))) break;else if (multiply(q,p[i],q2)*multiply(q,p[i+1],q2)<-EPS &&multiply(p[i],q,p[i+1])*multiply(p[i],q2,p[i+1])<-EPS) count++;return count&1;}bool cmp(Point p,Point q){if (p.x<q.x) return true;if (p.x>q.x) return false;if (p.y<q.y) return true;return false;}//线段与多边形相交定义为至少有1个点在多边形内,返回true; bool LINESEG_intersect_Polygon(LINESEG LS1,int n) {LINESEG LS2;Point mid;int i;int j,top;Point stack[M];p[n]=p[000];for(i=0;i<n;i++){LS2.st=p[i]; LS2.ed=p[i+1];if (intersect_A(LS1,LS2)) return true;}top=0;stack[top++]=LS1.st;stack[top++]=LS1.ed;for(i=0;i<n;i++)if (online(LS1,p[i])) stack[top++]=p[i];sort(stack,stack+top,cmp);stack[top]=stack[0];for(j=0;j<top;j++) {mid.x=(stack[j].x+stack[j+1].x)/2;mid.y=(stack[j].y+stack[j+1].y)/2;if (Inside(mid,n)) return true;}return false;}const int M=15000;struct Line{double a,b,c;}L[M];struct Point{double x,y;} p[M],pp[M];//由两点化一般式Line LineChange(Point P1,Point P2){Line K;K.a=P2.y-P1.y;//(y2-y1)*x+(x1-x2)*y-(x1-x2)*y1-x1*(y2-y1)=0; counterclockK.b=P1.x-P2.x;K.c=-P1.x*K.a-K.b*P1.y;return k;}//求两直线交点bool GetSegcross(Line K1,Line K2,Point &pp){double det=K1.a*K2.b-K2.a*K1.b;if (fabs(det)<1e-8) return 0;pp.x=(K1.b*K2.c-K2.b*K1.c)/det;pp.y=-(K1.a*K2.c-K2.a*K1.c)/det;return 1;}//p在直线上返回0.00double p_on_line(Line K,Point p){return K.a*p.x+K.b*p.y+K.c;}//求两点的垂直平分线void MidLine(Point P1,Point P2,Line &K){K.a=2*(P1.x-P2.x);K.b=2*(P1.y-P2.y);K.c=(-K.a*(P1.x+P2.x)-K.b*(P1.y+P2.y))/2;}//求任意点对的最小距离,分治nlogn.double nearest(Point *p, int n) //p should already be sorted by x{if(n==2) return dist(p[0], p[1]);if(n==1) return INF;int m=p[n/2].x,i,j;double left,right,tmp,ret,t;left=nearest(p,n/2); right=nearest(&p[n/2],n-n/2);ret=tmp =left<right?left:right;for(i=n/2-1; i>=0 && p[i].x>m-tmp_nearest;i--)for(j=n/2; j<n && p[j].x<m+tmp_nearest;j++) {t=dist(p[i],p[j]);if(t<tmp_nearest) ret=t;}return ret;}Euler的任意四面体体积公式(已知边长求体积)已知4点坐标求体积(其中四个点的坐标分别为(x1,y1,z1),(x2,y2,z2),(x3,y3,z3),(x4,y4,z4))11111234(1/6)*.12341234x x x xVy y y yz z z z=22222222222222222222222236.2222p q n p r mpp q n q r lV qp r m q r lr+-+-+-+-=+-+-。