凸包
计算几何的概念
凸包(Convex Hull)是一个计算几何(图形学)中的概念。
定义
⒈对于一个集合D,D中任意有限个点的凸组合的全体称为D的凸包。
⒉对于一个集合D,所有包含D的凸集之交称为D的凸包。
可以证明,上述两种定义是等价的
概念
1  点集Q的凸包(convex hull)是指一个最小凸多边形,满足Q中的点或者在多边形边上或者在其内。图1中由红色线段表示的多边形就是点集Q={p0,p1,...p12}的凸包。
2  一组平面上的点,求一个包含所有点的最小的凸多边形,这就是凸包问题了。这可以形象地想成这样:在地上放置一些不可移动的木桩,用一根绳子把他们尽量紧地圈起来,并且为凸边形,这就是凸包了。
数学定义:设S为欧几里得空间 的任意子集。包含S的最小凸集称为S的凸包,记作conv(S)。
平面求法
常见求法
凸包最常用的凸包算法是Graham扫描法和Jarvis步进法
Graham's Scan法
这个算法是由数学大师葛立恒(Graham)发明的,他曾经是美国数学学会(AMS)主席、AT&T首席科学家以及国际杂技师协会(IJA)主席。
问题
给定平面上的二维点集,求解其凸包。
过程
⒈ 在所有点中选取y坐标最小的一点H,当作基点。如果存在多个点的y坐标都为最小值,则选取x坐标最小的一点。坐标相同的点应排除。然后按照其它各点p和基点构成的向量;与x轴的夹角进行排序,夹角由大至小进行顺时针扫描,反之则进行逆时针扫描。实现中无需求得夹角,只需根据余弦定理求出向量夹角的余弦值即可。以图2为例,基点为H,根据夹角由小至大排序后依次为H,K,C,D,L,F,G,E,I,B,A,J。下面进行逆时针扫描。
⒉ 线段;一定在凸包上,接着加入C。假设线段;也在凸包上,因为就H,K,C三点而言,它们的凸包就是由此三点所组成。但是接下来加入D时会发现,线段;才会在凸包上,所以将线段;排除,C点不可能是凸包。
⒊ 即当加入一点时,必须考虑到前面的线段是否在凸包上。从基点开始,凸包上每条相临的线段的旋转方向应该一致,并与扫描的方向相反。如果发现新加的点使得新线段与上线段的旋转方向发生变化,则可判定上一点必然不在凸包上。实现时可用向量叉积进行判断,设新加入的点为,上一点为,再上一点为。顺时针扫描时,如果向量与的叉积为正(逆时针扫描判断是否为负),则将上一点删除。删除过程需要回溯,将之前所有叉积符号相反的点都删除,然后将新点加入凸包。
在图2中,加入K点时,由于线段要旋转到的角度,为顺时针旋转,所以C点不在凸包上,应该删除,保留K点。接着加入D点,由于线段要旋转到的角度,为逆时针旋转,故D点保留。按照上述步骤进行扫描,直到点集中所有的点都遍历完成,即得到凸包。
这个算法可以直接在原数据上进行运算,因此空间复杂度为O⑴。但如果将凸包的结果存储到另一数组中,则可能在代码级别进行优化。由于在扫描凸包前要进行排序,因此时间复杂度至少为快速排序的O(nlgn)。后面的扫描过程复杂度为O(n),因此整个算法的复杂度为O(nlgn)。
Jarvis步进法
对于一个有三个或以上点的点集Q,过程如下:
计算点集最右边的点为凸包的顶点的起点,如图3的P3点。
Do
For i = 0 To 总顶点数
计算有向向量P3->Pi
If 其余顶点全部在有向向量P3->Pi的左侧或右侧,则Pi点为凸包的下一顶点
Pi点加入凸包列表
GoTo 1
End If
Next
Exit Do
1:
Loop
此过程执行后,点按极角自动顺时针或逆时针排序,只需要按任意两点的次序就可以了。而左侧或右侧的判断可以用前述的矢量点积性质实现。
中心法
先构造一个中心点,然后将它与各点连接起来,按斜率递增的方法,求出凸包上部;再按斜率递减的方法,求出凸包下部。
水平法
从最左边的点开始,按斜率递增的方法,求出凸包上部;再按斜率递减的方法,求出凸包下部。水平法较中心法减少了斜率无限大的可能,减少了代码的复杂度
快包法
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)。
代码实例
C代码一
C代码二
Pascal代码三
参考资料
最新修订时间:2022-06-28 23:25
目录
概述
定义
参考资料