2020-01-09 15:14:21
凸包问题是计算几何的核心问题,并且凸包问题的研究已经持续了好多年,这中间涌现出了一大批优秀的算法。
凸包问题的最优解法是Graham Scan算法,该算法可以保证在最差情况下也能在O(nlogn)的时间复杂度求出结果。
Graham Scan算法的核心思路有两个步骤:
1. 预处理:将所有的点按照某个给定的点根据夹角进行排序;
2. 在排序好的结果上,按照顺序逆时针依次进行判断(to left test),将符合条件的节点加入栈中;
在具体实现的时候有一个非常好用的trick,就是不直接对夹角进行排序,而是假定在 +inf 和 -inf 有两个点,那么我们只需要根据x轴进行排序,就可以得到它们相对于两个无穷远点的夹角排序。
这样我们就可以直接使用第二步的递推迭代得到upper hull和lower hull,最后将这两个结果拼接起来就是最终的结果。
下面根据一条leetcode的题目来具体看下代码实现。
问题描述:
问题求解:
public int[][] outerTrees(int[][] points) { if (points.length <= 3) return points; int n = points.length; Arrays.sort(points, new Comparator<int[]>(){ public int compare(int[] o1, int[] o2) { return o1[0] == o2[0] ? o1[1] - o2[1] : o1[0] - o2[0]; } }); Stack<int[]> upper = new Stack<>(); Stack<int[]> lower = new Stack<>(); Stack<int[]> left = new Stack<>(); upper.add(points[n - 1]); upper.add(points[n - 2]); lower.add(points[0]); lower.add(points[1]); for (int i = 0; i < n - 2; i++) left.add(points[i]); while (!left.isEmpty()) { int[] curr = left.pop(); if (upper.size() == 1) { upper.add(curr); continue; } int[] p2 = upper.pop(); int[] p1 = upper.pop(); if (to_left_test(p1, p2, curr)) { upper.add(p1); upper.add(p2); upper.add(curr); } else { upper.add(p1); left.add(curr); } } for (int i = n - 1; i > 1; i--) left.add(points[i]); while (!left.isEmpty()) { int[] curr = left.pop(); if (lower.size() == 1) { lower.add(curr); continue; } int[] p2 = lower.pop(); int[] p1 = lower.pop(); if (to_left_test(p1, p2, curr)) { lower.add(p1); lower.add(p2); lower.add(curr); } else { lower.add(p1); left.add(curr); } } Set<int[]> set = new HashSet<>(); set.addAll(upper); set.addAll(lower); int[][] res = new int[set.size()][2]; int idx = 0; for (int[] p : set) { res[idx][0] = p[0]; res[idx][1] = p[1]; idx += 1; } return res; } private boolean to_left_test(int[] p1, int[] p2, int[] p3) { return p1[0] * p2[1] + p1[1] * p3[0] + p2[0] * p3[1] - p2[1] * p3[0] - p1[1] * p2[0] - p1[0] * p3[1] >= 0; }