标签：class 行列式 pytho san img 就是 continue 多边形 alt
最近开了算法课，但是我的算法着实不咋地，一直搞web和逆向，就没怎么编程。记录一下0.0
算法倒是不难实现，但是这个动态演示很烦，从纯粹的可视化小白，强行写完了，写完发现非常简单，只是自己不知道的函数太多了，哭了。。。。
蛮力法就不用解释了，通俗的说就是把所有可能试一遍。
凸包问题，就是将n个点中某几个点围成一个多边形，除了这n个点，其余的点都在这个多边形内。
核心算法其实就是一个行列式演变而来，后悔没学好线代。。。。。
参考：https://blog.csdn.net/u011001084/article/details/72768075
贴出我的代码：
import random
import matplotlib.pyplot as p
input = int(input(‘输入生成点的数量：‘))
dot = [[0]*3 for i in range(input)]
x = [[0]*2 for a in range(int(input * (input - 1) / 2))]
y = [[0]*2 for b in range(int(input * (input - 1) / 2))]
fg = p.figure()
cn = fg.add_subplot(1, 1, 1)
cn.set_xlim(0, 1000)
cn.set_ylim(0, 1000)
p.ion()
for i in range(input):
dot[i][0] = random.randrange(1000)
dot[i][1] = random.randrange(1000)
dot[i][2] = 0
def judge(inp):
n = 0
for i in range(inp):
for j in range(i+1, inp):
a = dot[j][1] - dot[i][1]
b = dot[i][0] - dot[j][0]
c = (dot[i][0] * dot[j][1]) - (dot[i][1] * dot[j][0])
sign1 = 0
sign2 = 0
x[n][0] = dot[i][0]
x[n][1] = dot[j][0]
y[n][0] = dot[i][1]
y[n][1] = dot[j][1]
n += 1
for k in range(inp):
if k == j or k == i:
continue
if a*dot[k][0]+b*dot[k][1] == c:
sign1 += 1
sign2 += 1
if a*dot[k][0]+b*dot[k][1] > c:
sign1 += 1
if a*dot[k][0]+b*dot[k][1] < c:
sign2 += 1
if (sign1 == (inp - 2)) or (sign2 == (inp - 2)):
dot[i][2] = 1
dot[j][2] = 1
cn.scatter(dot[i][0], dot[i][1], color=‘g‘, marker=‘.‘)
cn.scatter(dot[j][0], dot[j][1], color=‘g‘, marker=‘.‘)
cn.plot(x[n-1], y[n-1], color=‘b‘)
cn.scatter(dot[i][0], dot[i][1], color=‘g‘, marker=‘.‘)
cn.scatter(dot[j][0], dot[j][1], color=‘g‘, marker=‘.‘)
cn.plot(x[n-1], y[n-1], color=‘r‘)
p.pause(0.1)
cn.lines.pop()
judge(input)
print("凸包极点：")
for i in range(input):
if dot[i][2] == 1:
print((dot[i][0], dot[i][1]))
import random
import matplotlib.pyplot as p
input = int(input(‘输入生成点的数量：‘))
dot = [[0]*3 for i in range(input)]
x = [[0]*2 for a in range(int(input * (input - 1) / 2))]
y = [[0]*2 for b in range(int(input * (input - 1) / 2))]
fg = p.figure()
cn = fg.add_subplot(1, 1, 1)
cn.set_xlim(0, 1000)
cn.set_ylim(0, 1000)
p.ion()
for i in range(input):
dot[i][0] = random.randrange(1000)
dot[i][1] = random.randrange(1000)
dot[i][2] = 0
def judge(inp):
n = 0
for i in range(inp):
for j in range(i+1, inp):
a = dot[j][1] - dot[i][1]
b = dot[i][0] - dot[j][0]
c = (dot[i][0] * dot[j][1]) - (dot[i][1] * dot[j][0])
sign1 = 0
sign2 = 0
x[n][0] = dot[i][0]
x[n][1] = dot[j][0]
y[n][0] = dot[i][1]
y[n][1] = dot[j][1]
n += 1
for k in range(inp):
if k == j or k == i:
continue
if a*dot[k][0]+b*dot[k][1] == c:
sign1 += 1
sign2 += 1
if a*dot[k][0]+b*dot[k][1] > c:
sign1 += 1
if a*dot[k][0]+b*dot[k][1] < c:
sign2 += 1
if (sign1 == (inp - 2)) or (sign2 == (inp - 2)):
dot[i][2] = 1
dot[j][2] = 1
cn.scatter(dot[i][0], dot[i][1], color=‘g‘, marker=‘.‘)
cn.scatter(dot[j][0], dot[j][1], color=‘g‘, marker=‘.‘)
cn.plot(x[n-1], y[n-1], color=‘b‘)
cn.scatter(dot[i][0], dot[i][1], color=‘g‘, marker=‘.‘)
cn.scatter(dot[j][0], dot[j][1], color=‘g‘, marker=‘.‘)
cn.plot(x[n-1], y[n-1], color=‘r‘)
p.pause(0.1)
cn.lines.pop()
judge(input)
print("凸包极点：")
for i in range(input):
if dot[i][2] == 1:
print((dot[i][0], dot[i][1]))
标签：class 行列式 pytho san img 就是 continue 多边形 alt
原文地址：https://www.cnblogs.com/whitehawk/p/10850368.html
