格雷厄姆扫描算法

凸包是可以覆盖所有给定数据点的最小封闭区域。

Graham 的 Scan 算法会找到凸包的角点。在该算法中,首先选择最低点。该点是凸包的起点。剩余的 n-1 个顶点从起点开始按逆时针方向排序。如果两个或多个点形成相同的角度,则删除除距起点最远的点之外的所有相同角度的点。

从剩余的点开始,将它们压入堆栈。并逐个从堆栈中取出项目,当堆栈顶点、第二个顶点和新选择的点points[i]的方向不是逆时针时,检查后,将points[i]插入堆栈。

输入和输出

Input:

Set of points: {(-7,8), (-4,6), (2,6), (6,4), (8,6), (7,-2), (4,-6), (8,-7),(0,0), (3,-2),(6,-10),(0,-6),(-9,-5),(-8,-2),(-8,0),(-10,3),(-2,2),(-10,4)}

Output:

凸包的边界点是:

(-9, -5) (-10, 3) (-10, 4) (-7, 8) (8, 6) (8, -7) (6, -10)

算法

findConvexHull(points, n)

输入 -点集,点数。

输出 -凸包的边界点。

Begin

   minY := points[0].y

   min := 0

   for i := 1 to n-1 do

      y := points[i].y

      if y < minY or minY = y and points[i].x < points[min].x, then

         minY := points[i].y

         min := i

   done

   swap points[0] and points[min]

   p0 := points[0]

   sort points from points[1] to end

   arrSize := 1

   for i := 1 to n, do

      when i < n-1 and (p0, points[i], points[i+1]) are collinear, do

         i := i + 1

      done

      points[arrSize] := points[i]

      arrSize := arrSize + 1

   done

   if arrSize < 3, then

      return cHullPoints

   push points[0] into stack

   push points[1] into stack

   push points[2] into stack

   for i := 3 to arrSize, do

      while top of stack, item below the top and points[i] is not in

         anticlockwise rotation, do

         delete top element from stack

      done

      push points[i] into stack

   done

   while stack is not empty, do

      item stack top element into cHullPoints

      pop from stack

   done

End

示例

#include<iostream>

#include<stack>

#include<algorithm>

#include<vector>

using namespace std;

struct point {    //定义二维平面的点

   int x, y;

};

point p0;    //习惯了另外两点

point secondTop(stack<point>&stk) {

   point tempPoint = stk.top(); stk.pop();

   point res = stk.top();    //获取第二个顶部元素

   stk.push(tempPoint);    //再次推上一个顶部

   return res;

}

int squaredDist(point p1, point p2) {

   return ((p1.x-p2.x)*(p1.x-p2.x) + (p1.y-p2.y)*(p1.y-p2.y));

}

int direction(point a, point b, point c) {

   int val = (b.y-a.y)*(c.x-b.x)-(b.x-a.x)*(c.y-b.y);

   if (val == 0)

      return 0;     //colinear

   else if(val < 0)

      return 2;    //逆时针方向

      return 1;    //顺时针方向

}

int comp(const void *point1, const void*point2) {

   point *p1 = (point*)point1;

   point *p2 = (point*)point2;

   int dir = direction(p0, *p1, *p2);

   if(dir == 0)

      return (squaredDist(p0, *p2) >= squaredDist(p0, *p1))?-1 : 1;

   return (dir==2)? -1 : 1;  

}

vector<point>findConvexHull(point points[], int n) {

   vector<point> convexHullPoints;

   int minY = points[0].y, min = 0;

   for(int i = 1; i<n; i++) {

      int y = points[i].y;

      //找到最底部或最左边的点

      if((y < minY) || (minY == y) && points[i].x < points[min].x) {

         minY = points[i].y;

         min = i;  

      }

   }

   swap(points[0], points[min]);    //交换最小点到第 0 个位置

   p0 = points[0];

   qsort(&points[1], n-1, sizeof(point), comp);    //将点从 1 个位置到末尾排序

   

   int arrSize = 1;    //用于在修改后的数组中定位项目

   for(int i = 1; i<n; i++) {

      //当第 i 个和第 (i+1) 个元素的角度相同时,删除点

      while(i < n-1 && direction(p0, points[i], points[i+1]) == 0)

         i++;

      points[arrSize] = points[i];

      arrSize++;

   }

   if(arrSize < 3)

      return convexHullPoints;    //必须至少有 3 个点,返回空列表。

         

      //创建一个堆栈并在堆栈中添加前三个点

      stack<point> stk;

      stk.push(points[0]); stk.push(points[1]); stk.push(points[2]);

   

      for(int i = 3; i<arrSize; i++) {    //对于剩余的顶点

         while(direction(secondTop(stk), stk.top(), points[i]) != 2)

            stk.pop();    //当顶部、第二个顶部和第 i 个点不左转时,删除点

         stk.push(points[i]);

      }

      while(!stk.empty()) {

         convexHullPoints.push_back(stk.top());    //从堆栈中添加点

         stk.pop();

      }

}

int main() {

   point points[] = {{-7,8},{-4,6},{2,6},{6,4},{8,6},{7,-2},{4,-6},{8,-7},{0,0},

                     {3,-2},{6,-10},{0,-6},{-9,-5},{-8,-2},{-8,0},{-10,3},{-2,2},{-10,4}};

   int n = 18;

   vector<point> result;

   result = findConvexHull(points, n);

   cout << "凸包的边界点是: "<<endl;

   vector<point>::iterator it;

   for(it = result.begin(); it!=result.end(); it++)

      cout << "(" << it->x << ", " <<it->y <<") ";

}

输出结果
凸包的边界点是:

(-9, -5) (-10, 3) (-10, 4) (-7, 8) (8, 6) (8, -7) (6, -10)

以上是 格雷厄姆扫描算法 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/359634.html

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