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Graham算法在C++中解决凸包问题

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简介:
本文章详细介绍了如何使用Graham扫描法这一经典算法,在C++编程语言环境中高效求解平面点集的凸包问题。通过理论阐述与代码实例相结合的方式,帮助读者深入理解并掌握该算法的应用技巧和实现细节。 C++实现的GraHam算法可以有效地解决凸包问题。

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客服
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  • GrahamC++
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    本文章详细介绍了如何使用Graham扫描法这一经典算法,在C++编程语言环境中高效求解平面点集的凸包问题。通过理论阐述与代码实例相结合的方式,帮助读者深入理解并掌握该算法的应用技巧和实现细节。 C++实现的GraHam算法可以有效地解决凸包问题。
  • C++实现Graham扫描源代码
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    本项目提供了一个用C++编写的程序,实现了Graham扫描算法来解决计算几何中的凸包问题。该算法高效地找出包含所有给定点集的最小凸多边形,并附有详细的注释和测试案例以帮助理解和验证算法的有效性。 Graham扫描算法的基本思路是去除那些不是凸包顶点的点。首先找出集合S中具有最小y坐标的点p(如果多个点有相同的y坐标,则选择最左边的那个)。然后根据每个点与p连线相对于x轴正方向的角度对S中的所有其他点进行排序,并将p置于列表首位。接下来,从p开始扫描已排序的S集合。若这些点都在凸包上,那么对于任意三个连续的点p1, p2, 和 p3,应该满足这样的条件:即在向量的方向上看,p3应在左边。如果发现存在不满足此条件的三点序列(例如p1, p2和p3),则中间的那个点(p2)肯定不在凸包上,并应立即从集合中移除。
  • C#实现点集合找Graham
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    本文介绍了在C#编程语言环境下使用Graham扫描法来寻找平面上一组点集的凸包。通过详细讲解此算法的具体步骤和逻辑,帮助读者理解和实现在计算机科学与图形学领域应用广泛的凸包问题解决方案。 关于点集合找凸包的Graham算法实现C#个人觉得写得不错,易于理解。
  • 的分治
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    本文探讨了利用分治策略来解决计算几何中的经典问题——凸包问题的有效算法。通过递归地将原问题分解为更小规模的子问题求解,最终整合得到整个点集的凸包结构,从而提高了解决此类问题的效率和准确性。 分治法可以用来求解凸包问题,并且该方法已经过运行调试验证有效。
  • C语言实现的分治
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    本项目采用C语言编程,应用分治算法高效求解二维平面上点集的最小凸包问题,适用于计算几何领域。 首先进行预排序,在预排序后最左和最右的点必定是凸包中的点。接下来可以递归地从内向外扩展凸包,在当前直线两侧寻找最高点,这些最高点肯定位于凸包中。这里涉及一些数学知识:定义射线p1到p2的左侧为若p1 p2 p构成逆时针顺序,则称p在射线的左侧;三角形p1 p2 p3的面积等于行列式的一半,并且仅当p3处于射线p1p2的左侧时该值才为正。因此,我们可以轻易求出位于直线两侧最高点(即离直线最远的点),这个点就是凸包向外扩展得到的新顶点。找到一个最高点后,则会生成两条新的边,并继续进行向外扩展操作。
  • 可行 (2013年)
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    本文于2013年提出了一种新颖高效的算法来处理数学优化中的凸可行性问题,为该领域的研究提供了新的视角和解决方案。 本段落提出了一种用于解决凸可行问题的次梯度算法。该算法采用一种特殊策略来选择松弛参数,使得它相比传统的正交投影方法更为简便实用。通过数值实验验证了此算法的有效性,并进一步提出了基于这种次梯度投影技术求解凸可行问题的共轭次梯度投影算法。
  • Java非传统分治
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    本文章介绍了一种新颖的方法,利用Java编程语言实现非传统的分治策略来高效地求解计算几何中的经典难题——凸包问题。通过创新性算法设计,为该领域的研究和应用提供了新的视角与可能的解决方案。 在计算机图形学与算法设计领域内,凸包问题是一个经典的问题:从一组二维平面上的点集中找出最小的包含所有点的凸多边形。本段落介绍了一种基于分治法的新颖方法来解决该问题。 采用这种方法的核心思想是通过不断旋转和更新点集中的边界,从而逐步构建出一个顺时针排列的凸包顶点序列。具体来说,在每次迭代过程中,程序会根据特定公式找出当前集合中最左边的点,并将其加入到存储凸包顶点的数组中。 为了实现这一目标,我们使用了多个辅助数组:`A[][][]`是一个三维数组,用于保存输入的所有坐标点;`B[][]`则用来存储最终确定下来的凸包顶点。此外还有一个一维数组`C[]`在判断过程中扮演重要角色。 程序启动时,用户首先需要提供所有点的数量n,并依次录入每个点的具体位置信息(即X轴和Y轴的值)。之后,算法会自动选择最左边与最右边两个极端坐标作为初始顶点。随后通过不断迭代比较操作来更新边界条件,确保新加入凸包中的每一个顶点都符合顺时针方向的要求。 值得注意的是,在处理过程中还特别考虑到了多点共线(包括水平和垂直排列)的情况,并且制定了相应的策略以保证最终生成的凸包是正确的。例如当遇到多个重合于同一直线上的一组或多组点时,算法会选择该直线段上的最高或最低端作为新的顶点。 最后,在输出阶段,程序实现了自动换行功能使得结果更加易读:每四对坐标之间会进行一次换行处理以增强视觉效果。这种方式不仅有效地解决了凸包问题还展示了分治法在实际应用中的灵活性和效率特点。对于有兴趣深入了解该算法背后的原理及其具体实现细节的人来说,这将是一个很好的学习资源。
  • 高级设计实验1:分治
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    本实验通过探讨分治法在解决计算几何中的经典问题——凸包问题的应用,旨在加深学生对高级算法设计与分析的理解。参与者将学习并实现Jarvis步进算法和Graham扫描算法,并比较它们的性能差异。 求解凸包问题:给定平面上 n 个点的集合 Q,需要找到一个包含这些点的最小凸多边形 P,即 Q 中的每个点要么位于 P 上,要么在 P 内部。具体实现方法包括基于枚举的方法、Graham-Scan 算法以及分治思想的应用。
  • C++使用贪心
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    本文探讨了如何在C++编程语言环境中应用贪心算法来高效地解决经典的背包问题。通过选取最有价值的物品组合,以达到总价值最大化的目标。文中提供了详尽的代码示例和理论解析。 用C++贪心算法实现背包问题(非0-1背包)涉及将物品按单位重量价值从高到低排序,然后尽可能多地放入背包中直到装不下为止。具体步骤包括计算每个物品的单位重量价值,并根据这个值进行降序排列;接着遍历排好序的列表,逐步加入当前最优解直至达到容量上限。此方法适用于非0-1背包问题中的部分场景,在处理可分割或连续型资源分配时尤为有效。
  • Graham-Scan:用于计点云的MATLAB实现
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    本文章介绍了基于MATLAB语言的Graham-Scan算法实现,该算法专门用于求解二维空间中点云数据集的凸包问题,提供了一种高效的解决方案。 格雷厄姆扫描是一种用于在时间复杂度为 O(n log n) 的平面上寻找有限点集的凸包的方法,以罗纳德·格雷厄姆的名字命名,他于1972年首次发表了该算法。此方法查找并排序沿其边界的所有顶点,并使用堆栈来有效地检测和去除边界中的凹陷部分。