—【动态规划】凸多边形最优三角剖分

本文探讨了凸多边形最优三角剖分问题,通过动态规划方法寻找最小权值的三角剖分。介绍了最优子结构性质和递推关系,并给出C++代码实现。此外,还提到了多边形游戏问题,利用动态规划求解最大得分。

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0014算法笔记——【动态规划】凸多边形最优三角剖分

分类: 算法   612人阅读  评论(0)  收藏  举报

     1、问题相关定义:

     (1)凸多边形的三角剖分将凸多边形分割成互不相交的三角形的弦的集合T。

    (2)最优剖分给定凸多边形P,以及定义在由多边形的边和弦组成的三角形上的权函数w。要求确定该凸多边形的三角剖分,使得该三角剖分中诸三角形上权之和为最小。

     凸多边形三角剖分如下图所示:

          2、最优子结构性质

     若凸(n+1)边形P={V0,V1……Vn}的最优三角剖分T包含三角形V0VkVn,1<=k<=n,则T的权为三个部分权之和:三角形V0VkVn的权,多边形{V0,V1……Vk}的权和多边形{Vk,Vk+1……Vn}的权之和。如下图所示:

          可以断言,由T确定的这两个子多边形的三角剖分也是最优的。因为若有{V0,V1……Vk}和{V0,V1……Vk}更小权的三角剖分,将导致T不是最优三角剖分的矛盾。因此,凸多边形的三角剖分问题具有最优子结构性质。

         3、递推关系:

     设t[i][j],1<=i<j<=n为凸多边形{Vi-1,Vi……Vj}的最优三角剖分所对应的权值函数值,即其最优值。最优剖分包含三角形Vi-1VkVj的权,子多边形{ Vi-1,Vi……Vk}的权,子多边形{Vk,Vk+1……Vj}的权之和。

      因此,可得递推关系式:

     凸(n+1)边形P的最优权值为t[1][n]。

     

     程序清单如下:

[cpp] 
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