给定一组点,凸包是包含所有给定点的最小凸多边形。
null
输入是由x和y坐标指定的点的数组。输出是按x坐标升序排列的这组点的凸包。
例子:
Input : points[] = {{0, 3}, {1, 1}, {2, 2}, {4, 4}, {0, 0}, {1, 2}, {3, 1}, {3, 3}}; Output : The points in convex hull are: (0, 0) (0, 3) (3, 1) (4, 4) Input : points[] = {{0, 3}, {1, 1} Output : Not Possible There must be at least three points to form a hull. Input : points[] = {(0, 0), (0, 4), (-4, 0), (5, 0), (0, -6), (1, 0)}; Output : (-4, 0), (5, 0), (0, -6), (0, 4)
我们讨论了凸壳问题的以下算法。 凸壳|集1(贾维斯算法或换行) 凸包|集2(格雷厄姆扫描)
QuickHull算法是一种分而治之的算法,类似于 快速排序 .设[0…n-1]为点的输入数组。以下是找到这些点的凸包的步骤。
- 找到具有最小x坐标的点,比如说,min_x,同样地,找到具有最大x坐标的点,max_x。
- 把这两点连接起来,比如 L .这条线将把整套设备分成两部分。把这两个部分一个接一个地讲下去。
- 对于一个零件,找到距离线L最大的点P。P与点min_x,max_x形成一个三角形。很明显,位于这个三角形内的点永远不可能是凸包的一部分。
- 上述步骤将问题分为两个子问题(递归求解)。现在,连接点P和min_x的线和连接点P和max_x的线是新线,位于三角形外的点是点集。重复第3点,直到线没有剩余的点为止。将该点的端点添加到凸面外壳。
下面是C++实现上述思想。实现使用 设置 存储点,以便按排序顺序打印点。点被表示为 一对 .
// C++ program to implement Quick Hull algorithm // to find convex hull. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; // iPair is integer pairs #define iPair pair<int, int> // Stores the result (points of convex hull) set<iPair> hull; // Returns the side of point p with respect to line // joining points p1 and p2. int findSide(iPair p1, iPair p2, iPair p) { int val = (p.second - p1.second) * (p2.first - p1.first) - (p2.second - p1.second) * (p.first - p1.first); if (val > 0) return 1; if (val < 0) return -1; return 0; } // returns a value proportional to the distance // between the point p and the line joining the // points p1 and p2 int lineDist(iPair p1, iPair p2, iPair p) { return abs ((p.second - p1.second) * (p2.first - p1.first) - (p2.second - p1.second) * (p.first - p1.first)); } // End points of line L are p1 and p2. side can have value // 1 or -1 specifying each of the parts made by the line L void quickHull(iPair a[], int n, iPair p1, iPair p2, int side) { int ind = -1; int max_dist = 0; // finding the point with maximum distance // from L and also on the specified side of L. for ( int i=0; i<n; i++) { int temp = lineDist(p1, p2, a[i]); if (findSide(p1, p2, a[i]) == side && temp > max_dist) { ind = i; max_dist = temp; } } // If no point is found, add the end points // of L to the convex hull. if (ind == -1) { hull.insert(p1); hull.insert(p2); return ; } // Recur for the two parts divided by a[ind] quickHull(a, n, a[ind], p1, -findSide(a[ind], p1, p2)); quickHull(a, n, a[ind], p2, -findSide(a[ind], p2, p1)); } void printHull(iPair a[], int n) { // a[i].second -> y-coordinate of the ith point if (n < 3) { cout << "Convex hull not possible" ; return ; } // Finding the point with minimum and // maximum x-coordinate int min_x = 0, max_x = 0; for ( int i=1; i<n; i++) { if (a[i].first < a[min_x].first) min_x = i; if (a[i].first > a[max_x].first) max_x = i; } // Recursively find convex hull points on // one side of line joining a[min_x] and // a[max_x] quickHull(a, n, a[min_x], a[max_x], 1); // Recursively find convex hull points on // other side of line joining a[min_x] and // a[max_x] quickHull(a, n, a[min_x], a[max_x], -1); cout << "The points in Convex Hull are:" ; while (!hull.empty()) { cout << "(" <<( *hull.begin()).first << ", " << (*hull.begin()).second << ") " ; hull.erase(hull.begin()); } } // Driver code int main() { iPair a[] = {{0, 3}, {1, 1}, {2, 2}, {4, 4}, {0, 0}, {1, 2}, {3, 1}, {3, 3}}; int n = sizeof (a)/ sizeof (a[0]); printHull(a, n); return 0; } |
输入:
The points in Convex Hull are: (0, 0) (0, 3) (3, 1) (4, 4)
时间复杂性: 该分析类似于快速排序。平均来说,我们得到的时间复杂度是O(n logn),但在最坏的情况下,它可能变成O(n) 2. )
本文由 阿姆丽蒂娅·雅格尼 .如果你喜欢GeekSforgek,并想贡献自己的力量,你也可以使用 写极客。组织 或者把你的文章寄去评论-team@geeksforgeeks.org.看到你的文章出现在Geeksforgeks主页上,并帮助其他极客。
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