python算法分析与设计实验:分治算法

该博客介绍了如何使用Python实现分治算法解决寻找平面上n个点中最近点对的问题。通过分治策略,将点按x坐标排序,递归计算左右半部分的最近距离,并进行优化,减少不必要的计算,最终找到最小距离。

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python算法分析与设计实验:分治算法

一、实验目的
1、熟悉python编程环境,独立编写程序实验代码
2、熟悉python基本语法
3、分治算法程序分析与调试

二、实验工具
Win10操作系统、python3.7编译环境、IDLE编译器

三、实验内容
给定平面上n个点,找其中的一对点,使得在n个点的所有点对中,该点对的距离最小。主要思想就是分治,先把n个点按x坐标排序,然后求左边n/2个和右边n/2个的最近距离,最后合并。 首先,假设点是n个,编号为1到n。我们要分治求,则找一个中间的编号mid,先求出1到mid点的最近距离设为d1,还有mid+1到n的最近距离设为d2。这里的点需要按x坐标的顺序排好,并且假设这些点中,没有2点在同一个位置。(若有,则直接最小距离为0了)。
然后,令d为d1, d2中较小的那个点。如果说最近点对中的两点都在1-mid集合中,或者mid+1到n集合中,则d就是最小距离了。但是还有可能的是最近点对中的两点分属这两个集合,所以我们必须先检测一下这种情况是否会存在,若存在,则把这个最近点对的距离记录下来,去更新d。这样我们就可以得道最小的距离d了。
关键是要去检测最近点对,理论上每个点都要和对面集合的点匹配一次,那效率还是不能满足我们的要求。所以需要优化。假如以我们所选的分割点mid为界,如果某一点的横坐标到点mid的横坐标的绝对值超过d1并且超过d2,那么这个点到mid点的距离必然超过d1和d2中的小者,所以这个点到对方集合的任意点的距离必然不是所有点中最小的。所以我们先把在mid为界左右一个范围内的点全部筛选出来ÿ

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