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;
}

  

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