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凸包
✍ dations ◷ 2025-10-16 01:51:25 #凸包
在一个实数向量空间
V
{displaystyle V}
中,对于给定集合
X
{displaystyle X}
,所有包含X的凸集的交集
S
{displaystyle S}
被称为
X
{displaystyle X}
的凸包。X
{displaystyle X}
的凸包可以用
X
{displaystyle X}
内所有点
(
x
1
,
…
,
x
n
)
{displaystyle (x_{1},ldots ,x_{n})}
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着所有点的橡皮圈。逐次将点加入,然后检查之前的点是否在新的凸包上。由于每次都要检查所有之前的点,时间复杂度为
O
(
n
2
)
{displaystyle O(n^{2})}
。首先由一点必定在凸包的点开始,例如最左的一点
A
1
{displaystyle A_{1}}
。然后选择
A
2
{displaystyle A_{2}}
点使得所有点都在
A
1
A
2
{displaystyle A_{1}A_{2}}
的右方,这步骤的时间复杂度是
O
(
n
)
{displaystyle O(n)}
,要比较所有点以
A
1
{displaystyle A_{1}}
为原点的极坐标角度。以
A
2
{displaystyle A_{2}}
为原点,重复这个步骤,依次找到
A
3
,
A
4
,
.
.
.
,
A
k
,
A
1
{displaystyle A_{3},A_{4},...,A_{k},A_{1}}
。这总共有
k
{displaystyle k}
步。因此,时间复杂度为
O
(
k
n
)
{displaystyle O(kn)}
。由最底的一点
A
1
{displaystyle A_{1}}
开始(如果有多个这样的点,那么选择最左边的),计算它跟其他各点的连线和x轴正向的角度,按小至大将这些点排序,称它们的对应点为
A
2
,
A
3
,
.
.
.
,
A
n
{displaystyle A_{2},A_{3},...,A_{n}}
。这里的时间复杂度可达
O
(
n
log
n
)
{displaystyle O(nlog {n})}
。考虑最小的角度对应的点
A
3
{displaystyle A_{3}}
。若由
A
2
{displaystyle A_{2}}
到
A
3
{displaystyle A_{3}}
的路径相对
A
1
{displaystyle A_{1}}
到
A
2
{displaystyle A_{2}}
的路径是向右转的(可以想象一个人沿
A
1
{displaystyle A_{1}}
走到
A
2
{displaystyle A_{2}}
,他站在
A
2
{displaystyle A_{2}}
时,是向哪边改变方向),表示
A
3
{displaystyle A_{3}}
不可能是凸包上的一点,考虑下一点由
A
2
{displaystyle A_{2}}
到
A
4
{displaystyle A_{4}}
的路径;否则就考虑
A
3
{displaystyle A_{3}}
到
A
4
{displaystyle A_{4}}
的路径是否向右转……直到回到
A
1
{displaystyle A_{1}}
。这个算法的整体时间复杂度是
O
(
n
log
n
)
{displaystyle O(nlog {n})}
,注意每点只会被考虑一次,而不像Jarvis步进法中会考虑多次。这个算法由葛立恒在1972年发明。它的缺点是不能推广到二维以上的情况。将点按x坐标的值排列,再按y坐标的值排列。选择x坐标为最小值的点,在这些点中找出y坐标的值最大和y坐标的值最小的点。对于x坐标为最大值也是这样处理。将两组点中y坐标值较小的点连起。在这条线段下的点,找出它们之中y坐标值最大的点,又在它们之间找x坐标值再最小和最大的点……如此类推。时间复杂度是
O
(
n
log
n
)
{displaystyle O(nlog {n})}
。将点集X分成两个不相交子集。求得两者的凸包后,计算这两个凸包的凸包,该凸包就是X的凸包。时间复杂度是
O
(
n
log
n
)
{displaystyle O(nlog {n})}
。选择最左、最右、最上、最下的点,它们必组成一个凸四边形(或三角形)。这个四边形内的点必定不在凸包上。然后将其余的点按最接近的边分成四部分,再进行快包法(QuickHull)。
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