QuickHull 快速凸包算法

最新推荐文章于 2025-06-13 15:18:44 发布

slowlight93

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分类专栏： ACM.算法笔记文章标签： QuickHull 快速凸包

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/slowlight93/article/details/41311123

本文介绍了QuickHull算法，这是一种用于计算二维空间中点集的凸包的高效算法。通过链接提供的资料，读者可以深入理解算法的实现原理和步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

资料

http://hivemined.ir/wp-content/uploads/2012/04/convexHull.pdf

http://en.literateprograms.org/Quickhull_%28Python%2C_arrays%29

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <string>
#include <vector>
#include <queue>
#include <map>
#include <ctime>
using namespace std;

#define MIN(a, b) ((a) < (b) ? (a) : (b))

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PCL 二维凸包算法（Quickhull算法）

dayuhaitang1的博客

07-18

984

PCL 二维凸包算法（Quickhull算法）

100种算法【Python版】第42篇——Quickhull算法

AnFany

11-04

434

100种算法【Python版】第42篇——Quickhull算法

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The Quickhull algorithm for convex hulls 快速凸包生成算法

07-13

关于快速凸包生成算法的最重要的文献，是所有相关文献的鼻祖

2D凸包算法（四）：Quick Hull Algorithm

shungry的博客

02-16

4900

Quick Hull Algorithm 图示先确定两个距离最大的点，连接后构成线。然后寻找离线的最远的点，构成三角形。以此类推，向外快速扩展，直到所有点都在凸包内。时间复杂度： O(N²) ，是最有效率的演算法。（预先剔除凸包内部大部分的点，而且不必预先排序所有点。）具体思想：找出最左点与最右点，连线，所有点分为上半部与下半部。（上半部与下半部分开求解）处理上半部，找出上半凸...

计算几何算法实战：凸包、Voronoi与Delaunay

最新发布

weixin_31176789的博客

06-13

1397

计算几何是计算机科学和数学的一个交叉领域，它研究几何数据的计算问题，包括几何对象的表示、算法和数据结构。在现代信息技术中，计算几何承担着至关重要的角色，尤其在计算机图形学、机器人学、GIS、CAD等领域。计算几何不仅关注几何对象的构造和识别，还注重算法的效率和稳定性。它的发展为复杂空间数据的处理提供了理论基础和实现手段，使得工程师能够解决各类空间分析问题，如点集的凸包问题、路径的最短问题等。

Quickhull 快包算法解决凸包问题

weixin_45394376的博客

12-18

1043

Quickhull 快速凸包算法 Java源代码

06-02

这个运行还是有缺陷的，不过是小问题，在点少的时候可以发现有特殊情况没有排除，是数学问题，当一个点在上半部分，一个点在下半部分的时候，有可能造成计算夹角小于180度依然成立。点多了以后，比如超过50就完全没有问题了。

Java实现的Quickhull快速凸包算法解析及缺陷说明

### 知识点：Quickhull 快速凸包算法 #### 算法概述 Quickhull算法是一种用于计算凸包的高效算法，其思想类似于快速排序，可以类比于在二维平面上的凸包问题。在计算凸包时，我们希望找到一个最小的多边形，使得...

推荐项目：快速凸包算法库 QuickHull

gitblog_00017的博客

05-28

656

计算N维点集的Convex Hull的Quick hull算法

alaclp的专栏

06-02

6544

QuickHull From Wikipedia, the free encyclopedia Main article: Convex hull algorithms QuickHull is a method of computing the convex hull of a finite set of points in the plane. It uses

Python实现快速凸包算法库QuickHull-1.0.0使用指南

weixin_35949153的博客

09-19

1021

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：QuickHull-1.0.0是一个Python库，提供了计算二维和三维点集凸包的功能，应用在计算机图形学、几何处理等领域。该库利用分而治之的思想实现快速凸包算法，具有易于使用的API，支持错误处理和性能优化。通过使用示例展示如何在实际应用中找出点集的凸包。 1. Python库QuickHull-1.0.0介绍在计...

Python 详细实现 Quickhull 算法

qq_42568323的博客

11-06

1138

在平面上，给定一个点集 P，凸包是一个最小的凸多边形，包含所有这些点。几何学中常常用凸包来描述一个点集的外部边界。在计算机图形学、物理学、机器学习等领域，凸包问题有着重要的应用。举个例子，假设你有一个平面上的点集，你可以通过凸包算法找到一个最小的凸多边形，将这些点都包围在其中。Quickhull 算法通过分治法求解凸包问题，基本思想与快速排序类似。找到点集中的极值点（最左点、最右点）。将这些极值点分割成两个部分，并递归地计算每部分的凸包。合并两个部分的凸包，得到最终的结果。

二维快速凸包算法代码（C++）

03-29

C++写的二维快速凸包算法，用opengl做了展示，内含详细代码注释

Python库 | QuickHull-1.0.0.tar.gz

03-10

python库。资源全名：QuickHull-1.0.0.tar.gz

凸包多边形生成算法---快速凸包法

weixin_51205206的博客

04-25

3081

快速凸包法生成凸包多边形介绍快速凸包法，用于寻找一群点集中的凸包点主要步骤分为两步求上下左右四个顶点迭代求出凸包点 Grid grid = new Grid(); 生成grid对象，all_points存放所有散点。第一步较为简单，对所有点进行排序即可获得。存放在peak_points中。第二步需要多种进行多种情况的判断，以及迭代求解。可拆分为三个功能函数，及一个主题函数函数1—已知三点求三角形面积—用三角形的面积大小判断点距线距离远近函数2—判断点是否在线的左侧函数3—迭代

凸包问题的分治算法_凸包问题——快速凸包算法

weixin_31880681的博客

01-02

986

快速凸包算法也可以看成是增量算法的一种变种，与随机增量算法相比，它们的不同就在于每次迭代从面的外部点集中选择的点不同。随机增量算法从外部点集中随机的选择一个点，但是快速凸包算法是选择距离最远的一个点，著名的开源代码Qhull[1]、 CGAL[2]都有快速凸包算法的C++实现。本篇文章介绍三维的快速凸包算法的原理和实现。基本思想在介绍快速三维凸包算法前，先介绍算法中会频繁使用到的两个基本的几何操作...

凸包算法

wuxinliulei的专栏

07-03

2662

http://blog.youkuaiyun.com/foreverlin1204/article/details/6221986 其实这个算法是在一年前得某场比赛中临时抱佛脚学的，今天重新的来温习了一遍如何来理解凸包？一组平面上的点，求一个包含所有点的最小的凸多边形，这就是凸包问题了。这可以形象地想成这样：在地上放置一些不可移动的木桩，用一根绳子把他们尽量紧地圈起来，这就是凸包了，

QuickHull 快速凸包

Tczxw的专栏

05-24

3344

#include #include #include using namespace std; struct Point { double x, y; Point(double x = 0, double y = 0): x(x), y(y) {} }; typedef Point Vector; typedef vector Polygon; double Cross(Vector

快速和改进的二维凸包算法及其在O（n log h）中的实现（实现部分）

在黑夜中前行

11-21

655

此篇接上一篇博客http://blog.youkuaiyun.com/firstchange/article/details/78588669 实施选择数组与列表“List”类是一个C＃集合，它使用一个数组作为其底层容器。使用“列表”而不是数组应该有类似的性能。测试证实，直接管理阵列的性能提升很小。这个差别太小，很难用一个数组来证明丢失的清晰度。这两个集合已被用于不同的实现，可以一起比较。数组与树所有的Oue