凸包算法（Graham扫描法）

目录

一、概念

二、算法步骤

三、代码实现

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转自：https://www.cnblogs.com/aiguona/p/7232243.html

一、概念

凸包（Convex Hull）是一个计算几何（图形学）中的概念。

在一个实数向量空间V中，对于给定集合X，所有包含X的凸集的交集S被称为X的凸包。

X的凸包可以用X内所有点(X1，...Xn)的线性组合来构造.

在二维欧几里得空间中，凸包可想象为一条刚好包著所有点的橡皮圈。

用不严谨的话来讲，给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边型，它能包含点集中所有的点。

例子：假设平面上有p0~p12共13个点，过某些点作一个多边形，使这个多边形能把所有点都“包”起来。当这个多边形是凸多边形的时候，我们就叫它“凸包”。如下图： 

二、算法步骤

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

 

三、代码实现

#include
const double PI=acos(-1.0);
using namespace std;
struct node
{
    int x,y;
};
node vex[1000];//存入的所有的点
node stackk[1000];//凸包中所有的点
int xx,yy;
bool cmp1(node a,node b)//排序找第一个点
{
    if(a.y==b.y)
        return a.x0)
        return 1;
    else if(m==0&&dis(vex[0],a)-dis(vex[0],b)<=0)
        return 1;
    else return 0;
    /*if(m==0)
        return dis(vex[0],a)-dis(vex[0],b)<=0?true:false;
    else
        return m>0?true:false;*/
}
int main()
{
    int t,L;
    while(~scanf("%d",&t),t)
    {
        int i;
        for(i=0; i=1&&cross(stackk[top-1],stackk[top],vex[i])<0)   //对使用极角排序的i>=1有时可以不用，但加上总是好的
                    top--;
                stackk[++top]=vex[i];                                    //控制<0或<=0可以控制重点，共线的，具体视题目而定。
            }
            double s=0;
            //for(i=1; i<=top; i++)//输出凸包上的点
            //cout<