清华计算几何-ConvexHull(凸包)-JarivsMarch

最新推荐文章于 2025-10-13 14:29:59 发布
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#算法 #计算几何

选择排序(selectionsort)

 

在未排序的几何中求出最大的元素添加到已排序几何的末尾.

 沿着极边查找下一个极点(JarivsMarch)

给定极边IK，逆时针查找下一个极点,  K与S点相连， 如果S位于最右侧(最靠近IK)的点，则为下一个极点，KS也是下一条机边。

用to left测试求解下一个算法

已经有极边IK, 以K为起点，选取任意一个S为下一个假想极点， KS是下一条极边。以KS和其他剩余点W作to left测试，如W在KS左边，则继续查找。如果W在KS右边，则K = W，不断重复就能求出最终的下一个极点。

 JarivsMarch

  假定第一个极点O，重复上述to left测试不断找到下一个点，直到形成闭环，下一个点又为点O的时候，则求出完整的凸包点集，这就是JarivsMarch算法，也成为(GiftWrapping).

 

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Jarvis步进法（Jarvis March）凸包算法
言午日月
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这样可以确保在构建的凸包上，点的极角是递增的，最终形成一个逆时针方向的凸多边形。算法的时间复杂度主要取决于对点的排序操作，通常为O(n log n)，其中n是点的数量。从点集中选择一个起始点，然后在每一步中选择下一个顶点，该顶点是当前点集中与当前点形成的线段上，极角最小的点。扫描过程： 从起始点开始，选择当前点（假设为p），然后选择下一个点（假设为q），这个点是当前点p与其他点形成的线段上，极角最小的点。选择起始点的过程可以通过遍历点集，找到y坐标最小的点，并在y坐标相同时，选择x坐标最小的点。
清华计算几何-ConvexHull(凸包)-求极点InTriangle/ToLeft Test
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计算几何入门 1.4：凸包的构造——Jarvis March算法
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构造凸包-Jarvis March(Gift Wrapping)算法
longlongqin的博客
03-14 511
回顾凸包构造算法：极点法、极边法和增量构造法，其复杂度分别为O(n^4^)、O(n^3^)和O(n^2^)，效率经过优化已经大大提高了。接下来引入一种新的算法——Jarvis March，其复杂度也是O(n^2^)，但是相较于增量构造在最好情况下效率是较高的。实现策略先想一下为何极边法复杂度高达O(n^3^)。实际上我们要对点集中所有边进行遍历，这需要n^2^复杂度，然后对每个边进行鉴别，又需要n...
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Langley
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清华计算几何-ConvexHull(凸包)-增量构造
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我个人用java写的关于凸包的JarvisMarch算法，也称gift wrapping算法。比较完美，算法的实现很简洁，只有加减乘除的基本运算，程序运行效率很高，计算10万个点的运行时间大概20秒左右。适当增加Point类中的屏幕范围，可以实现更多的点的运算。将x，y修改成double类型可以获得更多。代码量不多，所有没写什么注释，这本来就是为完成作业而仓促而就，文件里有6个测试类，看看基本就明白该怎么用了。借鉴了一些网上的代码，原作者现在也找不到名字了，在此一并致谢。
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两种凸包算法 算法导论的详细实现 C++ VS2008
Graham Scan && Jarvis March
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vs 2010 解决Convex Hull 其中包括了用Graham Scan和Jarvis March两种算法， GUI用得picturebox， 可以改成panel效果更好 生成点更快 如有疑问 email wanglu1989224@yahoo.com.cn
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沉默、凝视的博客
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凸包概念 在二维欧几里得空间中，凸包可想象为一条刚好包著所有点的橡皮圈。 用自己的话说就是在一个点集中，能够包含所有点的凸多边形（所有的点都能落入多边形的内部）。专业的描述可以通过百度百科了解。在作者Kyle Loudon的《Mastering Algorithms with C》一书的中文版中描述到一个点集的凸包是指包含该点集中的所有点的最小凸多边形。如果一个多边形内任意两...
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凸包算法 其实很简单，就是用一个的凸多边形围住所有的点。就好像桌面上有许多图钉，用一根紧绷的橡皮筋将它们全部围起来一样。算法详细步骤： 1. 找到所有点中纵坐标y最小的点，也就是这些点中最下面的点，记为p0。 2. 然后计算其余点与该点的连线与x轴之间夹角的余弦值，将这些点按其对于最低点的正弦值从大到小排序，排序好的点记为p1, p2, p3, ...... 3. 将最低点p0和排序好的点中的第一个点p1压入栈中，然后从p2开始计算，计算栈顶两个点与该点三点向量是否是逆时针转动，若是，则将该点压
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