当前课程知识点:计算几何 > 01. Convex Hull > B. Extreme Points > 01-B-01. Extremity
好 接下来我们就来学习
凸包的构造算法
确切地讲
我们将介绍一系列的算法
我们的第一个算法
要传达给大家的
其实不光是这个算法本身
而是在算法设计中的
一个很重要的策略
也就是转化———转而化之
用中国人的话来说
也就是要做到“大事化小,小事化了”
我们会看到在算法中
这个策略往往是行之有效的
也就是说
我们不断地将问题归约、归约、归约
直到我们找到最最本质的事情
最最本质的工作是什么
我们往往会发现
其实已经没有什么工作可做了
为了能够有效地运用
这种转化的技巧
我们首先要做的
并不是急于去动脑甚至动手
而是反过来要运用我们的眼睛
要去做敏锐的观察
比如对于我们现在
所说的这个凸包问题来说
我们希望能够通过观察
首先获得到的就是一个准则
也就是在我们最开始
给定的这些点中
在我们刚才那个
桌面的那些钉子中
哪些是最终对凸包有贡献的
被皮筋绷住的
哪些是没有用的,没有实质的作用的
那么这种性质
首先就归纳为是所谓的极性
沿着刚才的那个思路
我们的观察结论
可以表述为这样的一幅图
我们看到在刚才的所有那些钉子中
凡是被最终的皮筋绷住的钉子
我们这地方都统一的染成了蓝色
暂时没有实质作用的这些钉子
我们都用青色来表示
那么二者之间有什么区别呢
有什么本质的不同呢
从数学上的观察告诉我们
所谓的这些有用的点
它们都用一个共同的特点
也就是经过它们
我们总能够找到一条直线
无论是它,还是它,还是它
都有各自对应的
这样一条特殊的直线
我们知道每一条直线
都会把平面分成两部分
如果是一条有向直线的话
我们还可以明确地说
是左边一部分和右边一部分
那么所有这些被保留下来的点
都会具有这样一种特性
也就是它们的确会拥有
这么样一条穿过它的直线
使得所有的点
都落在这条直线的同一侧
如果这个性质还不好
直接帮助你进一步的思维的话
我们不妨用它的反命题
也就是说 任何一个这个那个点
之所以能够保留下来
是因为经过它
我们能找到这么样一条
特定的直线
使得直线的某一侧是完全空的
好
现在我们来验证一下
中间的这些绿色的点
之所以被淘汰掉
为什么会被淘汰掉呢
你已经注意到了
确实如此
因为经过它们的每一条直线
两边都至少各自会有一个点
都不可能是空的
好
这样的话,我们就在保留下来的点
这些蓝色的
和被扔掉的那些点
青色的这些点之间
找到了本质的区别
这种区别也就是
我们这里所谓的极性
我们将这些被保留下来的点
称作为所谓的极点
extreme point
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-G. Kirkpatrick Structure--作业
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-H. Trapezoidal Map--作业
-I. Constructing Trapezoidal Map
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-J. Performance Of Trapezoidal Map
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--06-J-10. Probability Of Enclosing Trapezoid Changed
-A. Range Query
--07-A-01. 1-Dimensional Range Query
-A. Range Query--作业
-B. BBST
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-B. BBST--作业
-C. kd-Tree: Structure
-C. kd-Tree: Structure--作业
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-D. kd-Tree: Algorithm--作业
-E. kd-Tree: Performance
--07-E-01. Preprocessing Time + Storage
-E. kd-Tree: Performance--作业
-F. Range Tree: Structure
--07-F-03. x-Query * y-Queries
-F. Range Tree: Structure--作业
-G. Range Tree: Query
-G. Range Tree: Query--作业
-H. Range Tree: Performance
-H. Range Tree: Performance--作业
-I. Range Tree: Optimization
--07-I-04. Fractional Cascading
-A. Orthogonal Windowing Query
-A. Orthogonal Windowing Query--作业
-B. Stabbing Query
-C. Interval Tree: Construction
-C. Interval Tree: Construction--作业
-D. Interval Tree: Query
-D. Interval Tree: Query--作业
-E. Stabbing With A Segment
--08-E-03. Query Algorithm (1)
--08-E-04. Query Algorithm (2)
-F. Grounded Range Query
--08-F-03. 1D-GRQ Using Range Tree
--08-F-04. 1D-GRQ By Linear Scan
-G. 1D-GRQ Using Heap
-G. 1D-GRQ Using Heap--作业
-H. Priority Search Tree
--08-H-03. Sibling Partitioning
-H. Priority Search Tree--作业
-I. 2D-GRQ Using PST
-I. 2D-GRQ Using PST--作业
-J. Segment Tree
--08-J-01. General Windowing Query
--08-J-02. Elementary Interval
--08-J-06. Solving Stabbing Query
--08-J-11. Constructing A Segment Tree
--08-J-12. Inserting A Segment (1)
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--08-J-14. Inserting A Segment (3)
-K. Vertical Segment Stabbing Query