poj2079凸包求最大三角形面积

本文介绍了使用Graham扫描法构建凸包的过程,并通过旋转卡壳算法计算由凸包顶点形成的最大三角形面积。代码实现了点结构定义、点排序、凸包构造及最大面积计算等功能。

一开始参照书上的写法些了一个,后来理解了一下自己写了一个

自写的:

#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);
    };
}point[MAXN],stack[MAXN];
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);
}
double area(Point o,Point a,Point b)
{
	int ax=a.x-o.x;
	int bx=b.x-o.x;
	int ay=a.y-o.y;
	int by=b.y-o.y;
	return abs(bx*ay-ax*by)*1.0/2.0;
}
//graham()求凸包 
void convex_hull(Point *p,Point *stack,int n,int &len)
{
    sort(p, p+n);
    stack[0]=p[0];
    stack[1]=p[1];
    int top=1;
    for(int i=2;i<n;i++)
    {
        while(top>0&&cross(stack[top],p[i],stack[top-1])<=0)
            top--;
        stack[++top]=p[i];
    }
    int tmp=top;
    for(int i=n-2;i>=0;i--)
    {
        while(top>tmp&&cross(stack[top],p[i],stack[top-1])<=0)
            top--;
        stack[++top]=p[i];
    }
    len=top;    
}
int dist(Point a,Point b)
{
    return (a.x - b.x) * (a.x - b.x) + (a.y - b.y) * (a.y - b.y);
}
//旋转卡壳 
double rotating_calipers(Point *stack,int n)
{
    int q=1;
	double ans=0;
    stack[n]=stack[0];
   /* for(int z=0;z<n;z++)
    cout<<stack[z].x<<"  "<<stack[z].y<<endl;
    system("pause");*/
    for(int p=0;p<n;p++)
    {
		int j=(p+1)%n;
		int k=(j+1)%n;
		//卡壳确定两个点求面积,而求距离就只用确定一个点只用一个while 
        while(area(stack[p],stack[j],stack[k])<area(stack[p],stack[j],stack[(k+1)%n]))
            k=(k+1)%n;
    	if(k==p)continue;
    	int kk=(k+1)%n;
    	while(j!=kk && k!=p)
    	{
			ans=max(ans,area(stack[p],stack[j],stack[k]));
			while(k!=p && area(stack[p],stack[j],stack[k])<area(stack[p],stack[j],stack[(k+1)%n]))
			k=(k+1)%n;
			j=(j+1)%n;					
		}
		            
    }
    return ans; 
}
int main()
{
    int n, len;
    while(scanf("%d",&n)!=EOF && n!=-1)
    {
        for(int i = 0;i < n;i++)
        {
            scanf("%d %d",&point[i].x,&point[i].y);
        }
        convex_hull(point,stack,n,len);
        printf("%.2lf\n",rotating_calipers(stack,len));
    }
    return 0;
}

书上的介绍

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cmath> 
#define N 50005
using namespace std;
struct node
{
	int x,y;
}dd[N];
int n,stak[N],top,top1;
bool cmp(const node &a,const node &b)
{
	return a.x<b.x||(a.x==b.x && a.y<b.y);
} 
bool judge_right(int o,int a,int b)
{
	int ax=dd[a].x-dd[o].x;
	int bx=dd[b].x-dd[o].x;
	int ay=dd[a].y-dd[o].y;
	int by=dd[b].y-dd[o].y;
	return (__int64)bx*ay>(__int64)ax*by;
}
double area(int o,int a,int b)
{
	int ax=dd[a].x-dd[o].x;
	int bx=dd[b].x-dd[o].x;
	int ay=dd[a].y-dd[o].y;
	int by=dd[b].y-dd[o].y;
	return abs(bx*ay-ax*by)*1.0/2.0;
}
void build_map()
{
	int i;
	top=0;
	sort(dd,dd+n,cmp);
	stak[top++]=0;
	stak[top++]=1;
	for(i=2;i<n;i++)
	{
		stak[top++]=i;
		while(top>=3)
		{
			if(judge_right(stak[top-3],stak[top-2],stak[top-1]))
				break;
			stak[top-2]=stak[top-1];
			top--;
		}
	}
	top1=top;
	stak[top++]=n-2;
	for(i=n-3;i>=0;i--)
	{
		stak[top++]=i;
		while(top-top1>=2)
		{
			if(judge_right(stak[top-3],stak[top-2],stak[top-1]))
				break;
			stak[top-2]=stak[top-1];
			top--;
		}
	}
	top--;
}
int main()
{
	int i,j,k;
	while(scanf("%d",&n)!=EOF && n!=-1)
	{
		for(i=0;i<n;i++)
			scanf("%d%d",&dd[i].x,&dd[i].y);
		build_map();
		double ans=0;
		/*for(int i=0;i<top;i++)
		cout<<dd[stak[i]].x<<"   "<<dd[stak[i]].y<<endl;*/
		for(i=0;i<top;i++)
		{
			j=(i+1)%top;
			k=(j+1)%top;
			while(k!=i && area(stak[i],stak[j],stak[k])<area(stak[i],stak[j],stak[(k+1)%top]))
			k=(k+1)%top;
			if(k==i)
				continue;
			int kk=(k+1)%top;
			while(j!=kk && k!=i)
			{
				ans=max(ans,area(stak[i],stak[j],stak[k]));
				while(k!=i && area(stak[i],stak[j],stak[k])<area(stak[i],stak[j],stak[(k+1)%top]))
				k=(k+1)%top;
				j=(j+1)%top;
			}
		}
		printf("%.2lf\n",ans);
	}
}



**旋转卡壳(Rotating Calipers)** 是一种用于解决凸多边形上几何优化问题的强大技术,其核心思想是: > 利用凸包的“对踵点”(antipodal points)性质和单调性,在不枚举所有组合的情况下高效最大/最小距离、面积、宽度等问题。 它得名于“像卡尺一样绕着凸包旋转”,通过双指针或三指针的方式模拟两个(或多个)方向同步移动。 --- ## ✅ 一、基本原理 ### 1. 对踵点(Antipodal Pairs) 在凸多边形中,一对点被称为对踵点,如果存在一条直线同时经过这两个点,并且整个多边形位于这条直线的一侧(即它们可以作为平行支撑线的接触点)。 这些点对可以通过旋转卡壳线性地遍历。 ### 2. 单调性 随着一个顶点沿凸包顺时针移动,与其构成最大面积三角形或最远距离的另一个顶点也具有单调性(不会回头),因此可以用双指针技巧避免暴力枚举。 --- ## ✅ 二、经典应用举例 | 问题 | 时间复杂度 | 方法 | |------|------------|-------| | 凸包直径(最远点对) | $O(n)$ | 双指针旋转 | | 凸多边形宽度 | $O(n)$ | 旋转卡尺+投影 | | 最大面积内接三角形 | $O(n^2)$ 或 $O(n)$ 近似 | 固定底边找最高点 | | 最小矩形包围框 | $O(n)$ | 同时维护四条边 | --- ## ✅ 三、使用旋转卡壳凸多边形中最大面积三角形 我们考虑这样一个策略: ### 🎯 目标: 给定一个凸多边形(按逆时针排序的顶点),找出三个顶点构成的最大面积三角形。 ### 🔧 关键观察: 对于固定的边 $AB$,使三角形 $ABC$ 面积最大的点 $C$ 是使得高最大的点。由于面积与叉积成正比: $$ \text{Area}(A,B,C) = \frac{1}{2} |\vec{AB} \times \vec{AC}| $$ 所以我们可以固定边 $AB$,然后找到使叉积最大的点 $C$。 而这个最优的 $C$ 在凸包上具有**单调性**:当 $B$ 沿着凸包前进时,最优 $C$ 也不会后退。 --- ### 📌 算法步骤($O(h^2)$ 版本): ```python def max_triangle_area_rotating_calipers(hull): """ hull: 凸包顶点列表,按逆时针顺序排列 返回最大三角形面积 """ def cross(o, a, b): return (a[0] - o[0]) * (b[1] - o[1]) - (a[1] - o[1]) * (b[0] - o[0]) n = len(hull) if n < 3: return 0.0 max_area = 0.0 for i in range(n): k = i + 2 # 第三个点指针 for j in range(i + 1, n): # 移动 k 找到当前 i,j 下面积最大的 C while k + 1 < n: area1 = abs(cross(hull[i], hull[j], hull[k])) area2 = abs(cross(hull[i], hull[j], hull[k + 1])) if area2 > area1: k += 1 else: break current_area = 0.5 * abs(cross(hull[i], hull[j], hull[k])) max_area = max(max_area, current_area) return max_area ``` > ⚠️ 注意:上面代码假设 `hull` 已经按逆时针排序(凸包算法输出通常是这样的)。 --- ### 🔁 更高级版本:真正的 $O(n)$ 或 $O(n \log n)$? 实际上,有论文证明可以在 $O(n)$ 时间内找到凸 $n$-边形中的最大面积三角形(如 Dobkin et al., 1982),但实现复杂,涉及三指针同步推进。 简化思路如下($O(n^2)$ 已足够实用): - 固定点 $A$ - 使用两个指针 $B$ 和 $C$ 绕凸包旋转 - 当 $B$ 移动时,$C$ 不会回退,利用单调性跳过无效状态 --- ## ✅ 四、完整示例:结合凸包 + 旋转卡壳风格枚举 ```python def largestTriangleArea(points): def cross(o, a, b): return (a[0] - o[0]) * (b[1] - o[1]) - (a[1] - o[1]) * (b[0] - o[0]) # 构造凸包(Andrew's Algorithm) def convex_hull(points): points = sorted(set(tuple(p) for p in points)) if len(points) <= 1: return points lower = [] for p in points: while len(lower) >= 2 and cross(lower[-2], lower[-1], p) <= 0: lower.pop() lower.append(p) upper = [] for p in reversed(points): while len(upper) >= 2 and cross(upper[-2], upper[-1], p) <= 0: upper.pop() upper.append(p) return lower[:-1] + upper[:-1] # 计算三角形面积 def triangle_area(a, b, c): return 0.5 * abs(cross(a, b, c)) hull = convex_hull(points) m = len(hull) if m < 3: return 0.0 max_area = 0.0 # O(m^2) 枚举 + 利用单调性提前终止(类旋转卡壳思想) for i in range(m): k = (i + 2) % m for j in range(i + 1, m): # 尝试向前移动 k 寻找更高面积 while True: next_k = (k + 1) % m if next_k == i or next_k == j: break area_current = triangle_area(hull[i], hull[j], hull[k]) area_next = triangle_area(hull[i], hull[j], hull[next_k]) if area_next > area_current: k = next_k else: break max_area = max(max_area, triangle_area(hull[i], hull[j], hull[k])) return max_area ``` > 💡 此版本虽然仍是 $O(m^2)$,但利用了旋转卡壳的核心思想——**单调性剪枝**,显著快于纯暴力。 --- ## ✅ 五、可视化理解(想象) 想象你拿着一把三角尺: - 一边固定在凸包的一条边上, - 另一个顶点沿着边缘滑动,直到面积不再增加。 - 然后把底边往前移一点,上次的“最佳顶点”很可能仍然是一个好的起点。 这就是“旋转”的含义:不断调整支撑方向。 ---
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