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凸包(Convex Hull)构造算法——Graham扫描法

时间:2016-10-20 21:30:11      阅读:263      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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凸包(Convex Hull)

在图形学中,凸包是一个非常重要的概念。简明的说,在平面中给出N个点,找出一个由其中某些点作为顶点组成的凸多边形,恰好能围住所有的N个点。

这十分像是在一块木板上钉了N个钉子,然后用一根绷紧的橡皮筋它们都圈起来,这根橡皮筋的形状就是所谓的凸包。

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计算凸包的一个著名算法是Graham Scan法,它的时间复杂度与所采用的排序算法时间复杂度相同,通常采用线性对数算法,因此为\( O\left(N\mathrm{log}\left(N\right)\right) \)。

1. 找到所有点\( P_{0,1,...,N-1} \)中最下方的点,记为\( P_{L} \);

2. 计算所有其他的点\( P_{i}\left(i\neq L\right) \) 与 \( P_{L} \)构成的向量\( \overrightarrow{P_{L}P_{i}} \)相对于水平轴的夹角。因为所有的点都在该\( P_{L} \)上方,因此向量的取值范围为\( \left(0, 180\right) \) ,所以可以用余切值代替角度值;

3. 对所有其他的点按照第2步算出的角度进行排序,且\( P_{L} \)为排序后的数组的第0位;

4. 从点\( P_{L} \)开始,依此连接每一个点(已经排序过),每连接一个点检测连线的走向是否是逆时针的,如果是则留下该点的前一个点,反之去除前一个点,使之与前面第二个点直接连接,继续这一检测,直到是逆时针或者所有点都被检测过为止。

判断三个点依此连成两条线段走向是否为逆时针,用这两条线段向量的叉积判断:叉积>0,逆时针;反之顺时针或者共线。

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这里采用Qt 5.7实现了一个算法的演示程序,其中算法的部分如下(由于在Qt的坐标系中,y向下增长,因此在计算纵坐标差值时需要取相反数)。

void DisplayWidget::calConvexHull()
{
    int size = m_points.size();
    if (size < 3)
    {
        return;
    }

    // First: find the lowest point
    int maxY = 0;
    int indexOfLowest = -1;
    for (int i = 0; i < size; i++)
    {
        if (m_points.at(i).y() > maxY)
        {
            maxY = m_points.at(i).y();
            indexOfLowest = i;
        }
    }

    std::swap(*m_points.begin(), *(m_points.begin() + indexOfLowest));
    QPoint &lowestPoint = *(m_points.begin());


    // Second: calculate ctan(angles)
    double *ctanAngles = new double[size];
    for (int i = 1; i < size; i++)
    {
        double deltaY = lowestPoint.y() - m_points.at(i).y() + DBL_EPSILON;
        double deltaX = m_points.at(i).x() - lowestPoint.x();
        ctanAngles[i] = deltaX / deltaY;
    }

    // Third: Sort subscript
    int *subscript = new int[size];
    for (int i = 1; i < size; i++)
    {
        subscript[i] = i;
    }
    std::sort(subscript + 1, subscript + size, [ctanAngles](int a1, int a2) { return ctanAngles[a2] < ctanAngles[a1]; });

    // Fourth: Calculate convex hull
    std::vector<QPoint> convexHullPoints;
    convexHullPoints.push_back(*m_points.begin());
    convexHullPoints.push_back(m_points.at(subscript[1]));

    for (int i = 2; i < size; i++)
    {
        convexHullPoints.push_back(m_points.at(subscript[i]));
        while (convexHullPoints.size() > 3 && 
               !isAnticlockwise(*(convexHullPoints.end() - 3), *(convexHullPoints.end() - 2), *(convexHullPoints.end() - 1)))
        {
            *(convexHullPoints.end() - 2) = *(convexHullPoints.end() - 1);
            convexHullPoints.pop_back();
        } 
    }

    m_convexHullPoints = std::move(convexHullPoints);

    delete[] ctanAngles;
    delete[] subscript;
}

效果如下:

技术分享 技术分享

程序源码:http://files.cnblogs.com/files/HolyChen/ConvexHull.rar 

 

凸包(Convex Hull)构造算法——Graham扫描法

标签:

原文地址:http://www.cnblogs.com/HolyChen/p/5982184.html

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