Graham Scan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ab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凸包算法_第1张图片

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:
Graham Scan凸包算法_第2张图片
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:
Graham Scan凸包算法_第3张图片Graham Scan凸包算法_第4张图片
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。
Graham Scan凸包算法_第5张图片
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.x1) && 
                ((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:POJ1113 Wall,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。稍微画一画就知道这个C的周长是这些点所构成的凸包的周长加上以L为半径的圆的周长。于是求一个凸包再加上2πL就可以了。我的程序如下:

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
using std::sort;
#define MAXN 1002
int N,L;
double  sqr(double a)
{
    return a*a; 
}
struct Point
{
    double x,y;
    inline Point operator- (const Point &t)
    {
        Point ret;
        ret.x=x-t.x;
        ret.y=y-t.y;
        return ret;
    }
    inline Point operator+ (const Point &t)
    {
        Point ret;
        ret.x=x+t.x;
        ret.y=y+t.y;
        return ret;
    }
    inline int det(const Point &t)
    {
        return x*t.y-t.x*y;
    }
    inline double dist(Point &t)
    {
        return sqrt(sqr(x-t.x)+sqr(y-t.y));
    }
}d[MAXN];
bool cmpPoint(const Point &a, const Point &b)
{
    if (a.x!=b.x) return a.x1) && 
                ((d[convex[Total-1]]-d[convex[Total-2]]).det(
                d[i]-d[convex[Total-1]])<=0) ) Total--;
        convex[Total++]=i;
    }
    tmp=Total;
    for (int i=N-2;i>=0;--i)
    {
        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;
}
int main()
{
    scanf("%d%d",&N,&L);
    for (int i=0;i

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