旋转卡壳(卡尺)算法

申明,本文非笔者原创,原文转载自:http://hi.baidu.com/final_field/item/0c95a87c9299a65d0d0a07f0


  旋转卡壳可以用于求凸包的直径、宽度,两个不相交凸包间的最大距离和最小距离等。虽然算法的思想不难理解,但是实现起来真的很容易让人“卡壳”。
   拿凸包直径(也就是凸包上最远的两点的距离)为例,原始的算法是这样子:
  
      

Compute the polygon's extreme points in the  y  direction. Call them  ymin  and  ymax . Construct two horizontal lines of support through  ymin  and  ymax . Since this is already an anti-podal pair, compute the distance, and keep as maximum. Rotate the lines until one is flush with an edge of the polygon. A new anti-podal pair is determined. Compute the new distance, compare to old maximum, and update if necessary. Repeat steps 3 and 4 until the anti-podal pair considered is  (ymin,ymax)  again. Output the pair(s) determining the maximum as the diameter pair(s).

   更具体的可参见http://cgm.cs.mcgill.ca/~orm/rotcal.frame.html
      

   直接按照这个描述可以实现旋转卡壳算法,但是代码肯定相当冗长。逆向思考,如果qa,qb是凸包上最远两点,必然可以分别过qa,qb画出一对平行线。通过旋转这对平行线,我们可以让它和凸包上的一条边重合,如图中蓝色直线,可以注意到,qa是凸包上离p和qb所在直线最远的点。于是我们的思路就是枚举凸包上的所有边,对每一条边找出凸包上离该边最远的顶点,计算这个顶点到该边两个端点的距离,并记录最大的值。直观上这是一个O(n2)的算法,和直接枚举任意两个顶点一样了。但是注意到当我们逆时针枚举边的时候,最远点的变化也是逆时针的,这样就可以不用从头计算最远点,而可以紧接着上一次的最远点继续计算(详细的证明可以参见上面链接中的论文)。于是我们得到了O(n)的算法。

//计算凸包直径,输入凸包ch,顶点个数为n,按逆时针排列,输出直径的平方
int rotating_calipers(Point *ch,int n)
{
    int q=1,ans=0;
    ch[n]=ch[0];
    for(int p=0;p<n;p++)
     {
        while(cross(ch[p+1],ch[q+1],ch[p])>cross(ch[p+1],ch[q],ch[p]))
            q=(q+1)%n;
        ans=max(ans,max(dist2(ch[p],ch[q]),dist2(ch[p+1],ch[q+1])));            
    }
    return ans; 
}

   很难想象这个看起来那么麻烦的算法只有这么几行代码吧!其中cross函数是计算叉积,可以想成是计算三角形面积,因为凸包上距离一条边最远的点和这条边的两个端点构成的三角形面积是最大的。之所以既要更新(ch[p],ch[q])又要更新(ch[p+1],ch[q+1])是为了处理凸包上两条边平行的特殊情况。

   poj2187要求的是平面点集上的最远点对,实际上就是该点集的凸包的直径。可能该题数据求得的凸包顶点数都不多,所以旋转卡壳算法相比普通的枚举算法并没有明显的优势。完整代码如下。

poj2187
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <iostream>
using namespace std;
#define MAXN 50005

struct Point
{
    int x, y;
    bool operator < (const Point& _P) const
     {
        return y<_P.y||(y==_P.y&&x<_P.x);
    };
}pset[MAXN],ch[MAXN];

void convex_hull(Point *p,Point *ch,int n,int &len)
{
    sort(p, p+n);
    ch[0]=p[0];
    ch[1]=p[1];
    int top=1;
    for(int i=2;i<n;i++)
     {
        while(top>0&&cross(ch[top],p[i],ch[top-1])<=0)
            top--;
        ch[++top]=p[i];
    }
    int tmp=top;
    for(int i=n-2;i>=0;i--)
     {
        while(top>tmp&&cross(ch[top],p[i],ch[top-1])<=0)
            top--;
        ch[++top]=p[i];
    }
    len=top;    
}

int cross(Point a,Point b,Point o)      
{
    return (a.x - o.x) * (b.y - o.y) - (b.x - o.x) * (a.y - o.y);
}

int dist2(Point a,Point b)
{
    return (a.x - b.x) * (a.x - b.x) + (a.y - b.y) * (a.y - b.y);
}

int rotating_calipers(Point *ch,int n)
{
    int q=1,ans=0;
    ch[n]=ch[0];
    for(int p=0;p<n;p++)
     {
        while(cross(ch[p+1],ch[q+1],ch[p])>cross(ch[p+1],ch[q],ch[p]))
            q=(q+1)%n;
        ans=max(ans,max(dist2(ch[p],ch[q]),dist2(ch[p+1],ch[q+1])));            
    }
    return ans; 
}

int main()
{
    //freopen("in.txt","r",stdin);
    int n, len;
    while(scanf("%d", &n)!=EOF)
     {
        for(int i = 0;i < n;i++)
         {
            scanf("%d %d",&pset[i].x,&pset[i].y);
        }
        convex_hull(pset,ch,n,len);
        printf("%d\n",rotating_calipers(ch,len));
    }
    return 0;
}

  因相关性关系,有删节。

原文地址:http://www.cppblog.com/staryjy/archive/2010/09/25/101412.html

其他相关的地址:http://blog.youkuaiyun.com/wangyangkobe/archive/2010/12/17/6081975.aspx

                            http://blog.youkuaiyun.com/kaytowin/archive/2010/01/06/5140111.aspx


<think>好的,我现在需要帮助用户了解旋转卡壳算法的实现和应用场景。首先,我得回顾一下旋转卡壳算法的基本概念,确保自己理解正确。旋转卡壳算法主要用于计算几何问题,通常涉及凸多边形的最优解,比如找直径、最小面积外接矩形等。 用户提到了应用场景,我需要列举几个常见的例子,比如凸多边形的直径、最近点对、最小面积外接矩形等。同时,用户还希望知道实现方法,所以得考虑算法的具体步骤,比如如何利用对踵点对,如何旋转卡壳等。 接下来,我需要检查是否有相关的引用资料可用。用户提供的引用[1]和引用[2]中提到旋转卡壳用于最小面积外接矩形和凸包处理,这可能作为应用案例。需要将这些引用自然地融入回答中,并在末尾添加引用标识。 关于实现部分,可能需要描述算法的关键步骤,比如计算凸包,初始化对踵点,然后旋转方向,更新最大值等。但用户没有要求具体代码,所以可能用伪代码或者步骤说明更合适。但用户示例中的快速排序给出了Python代码,是否需要提供类似代码呢?但旋转卡壳的实现可能较为复杂,可能需要依赖凸包的计算,所以是否要给出一个简化的示例? 另外,用户要求生成相关问题,我需要想几个与旋转卡壳相关的问题,比如与其他算法的比较、时间复杂度、具体应用中的优化等。 还要注意格式要求:行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,确保LaTeX正确。例如,在说明最小面积外接矩形时可能需要公式,如面积计算。 现在整理结构: 1. 算法简介:解释旋转卡壳的基本思想,对踵点的概念。 2. 应用场景:直径、外接矩形、凸包距离等,引用提供的例子。 3. 实现步骤:计算凸包,遍历对踵点,旋转过程,关键步骤说明。 4. 相关问题:生成3-4个相关问题,如时间复杂度、实际应用、与其他算法比较等。 需要确保回答结构清晰,用中文,符合用户的要求。同时,引用标记要正确添加,比如在提到最小面积外接矩形时引用[^1],在凸包处理时引用[^2]。 可能需要注意的细节包括:旋转卡壳如何高效地找到对踵点,避免暴力枚举,从而降低时间复杂度。例如,对于凸多边形,对踵点的数量是线性的,因此算法可以在线性时间内完成。 检查是否有错误,比如是否混淆了旋转卡壳与其他算法,比如Graham扫描。确认旋转卡壳的核心是处理凸多边形,利用对踵点的性质。 最后,确保回答中的每个应用场景都明确,并正确引用相关资料,同时生成的相关问题有意义,能够引导用户进一步探索。</think>### 旋转卡壳算法详解 #### 一、算法简介 旋转卡壳(Rotating Calipers)是一种用于解决凸多边形相关几何问题的高效算法,核心思想是通过旋转卡尺”(即一对平行线或方向)遍历凸多边形的顶点,利用对踵点对(Antipodal Pair)的特性优化计算过程。其时间复杂度通常为 $O(n)$ 或 $O(n^2)$,具体取决于应用场景。 #### 二、应用场景 1. **凸多边形直径** 凸多边形的直径定义为顶点间最大距离。旋转卡壳通过遍历所有对踵点对,找到距离最大的点对,避免暴力枚举所有顶点组合[^1]。 $$ \text{Diameter} = \max \left\{ \sqrt{(x_i - x_j)^2 + (y_i - y_j)^2} \mid i,j \in \text{凸包顶点} \right\} $$ 2. **最小面积外接矩形** 对于凸多边形,最小面积的外接矩形必有一条边与凸多边形的某条边共线。旋转卡壳通过旋转方向,计算每个方向下的外接矩形面积,最终找到最小值。 3. **凸多边形间最大距离** 用于计算两个凸多边形之间的最远点对,例如在碰撞检测中。 4. **凸包顶点遍历** 结合凸包算法(如Graham扫描),旋转卡壳可高效处理凸包顶点,例如按特定顺序输出顶点。 --- #### 三、算法实现步骤(以计算凸多边形直径为例) 1. **计算凸包** 使用Graham扫描或Andrew算法生成凸包顶点,按逆时针顺序排列。 2. **初始化对踵点对** 找到初始对踵点:通常选择y坐标最小的顶点 $p$ 和y坐标最大的顶点 $q$。 3. **旋转遍历** 通过向量叉积判断旋转方向,逐步移动卡尺的平行边: - 计算当前对踵点距离,更新最大值。 - 若边 $p_i p_{i+1}$ 与边 $q_j q_{j+1}$ 的旋转方向不同,则移动距离较远的一侧顶点。 ```python # 伪代码示例 def rotating_calipers(polygon): convex_hull = compute_convex_hull(polygon) # 计算凸包 n = len(convex_hull) max_dist = 0 j = 1 # 初始对踵点索引 for i in range(n): next_i = (i + 1) % n while cross_product(convex_hull[i], convex_hull[next_i], convex_hull[j]) < cross_product(convex_hull[i], convex_hull[next_i], convex_hull[(j+1)%n]): j = (j + 1) % n current_dist = distance(convex_hull[i], convex_hull[j]) if current_dist > max_dist: max_dist = current_dist return max_dist ``` --- #### 四、关键优化点 - **减少计算量**:通过叉积判断旋转方向,避免重复计算。 - **线性时间复杂度**:凸包顶点遍历和对踵点移动均只需线性时间。 ---
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