凸包

✍ dations ◷ 2025-09-08 07:52:19 #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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