当前课程知识点:计算几何 > 01. Convex Hull > B. Extreme Points > 01-B-04. To-Left Test
我们给出的这样
第一个基于极点的凸包算法
虽然效率低下
但是它的意义还是很重要的
其中还有一个意义就在于
它会引出一个非常重要的操作
我们称之为To-Left Test
在后面我们可以看到
这个测试几乎是贯穿于
我们计算几何这个课程的始终的
如果说我们刚才
所给出的那个算法
还有什么需要补充的话
其实最重要的
也就是那样的一个细节
也就是所谓的In-Triangle test
每当我们给定了一个点
以及一个三角形之后
如何来判定这个点
是否落在这个三角形的内部
如果你有过在IT公司求职的经历
那么我相信你在面试的时候
很有可能就会被问到过
这样的一个问题
当时你是如何作答的呢
那么计算几何又是
如何来回答这个问题的呢
依然是大事化小,小事化了
我们将刚才这个In-Triangle Test
转化为三次To-Left测试
也就是说一个点如果
确实落在某一个三角形的内部的话
那么相对于这个三角形的三条边
所做的这个To-Left测试
都会统一的返回true
或者统一地返回false
那么这个神秘的
To-Left测试具体是什么呢
所谓的To-Left测试
其实是一个点相对于另外两个点
或者更准确地讲
是相对于另外这两个点
所确定的那条有向直线而言的
我们前面讲过任何一条有向直线
不仅会把平面分成两部分
而且我们可以明确地说
哪一边是左边,哪一边是右边
那么所谓的To-Left,其实就是说
这个点相对于
刚才的那条有向线而言
到底是位于它的左侧,还是右侧
如果是前者就是true
否则的话就是false
那么对于任何一个三角形而言
它都有三条边
如果按照我们的习惯
都用逆时针来表示的话
那么它的那三条边
分别就对应于三条有向的直线
也就是pq确定的一条
以及qr确定的一条
以及rp所确定的一条
三个点循环而成三条直线
那么这里的敏锐的观察
就可以归结为一个点
如果落在这个三角形内部
它的充要条件,当且仅当
它相对于这三条直线的
To-Left测试都是true
它同时位于这三条直线的左侧
为了验证这个结论
你不妨把这三条直线
联合起来能将这个平面
所切分出的每一个区域
都讨论一下
你会发现每一个区域
都是这三个To-Left测试
true or false的一个组合
你要说明的就是
只有中间的这块区域
对应的才是三个true
当然这里很有意思的
一个“题外话”就是
你应该能验证得出来
三条直线最多
将平面切分为七块
就像你用三刀最多
将一个蛋糕能够切成七块一样
那么你应该知道三个To-Left的
true or false组合
应该是2^3,应该是8种
7,8,少的那一种哪儿去了
好 回到我们的主线
如果说我们刚才的In-Triangle test
还是一件比较大的事的话
那么刚才我们已经
顺利地将它分解为了三件
其实本质上讲是一样的事情
也就是To-Left test
这个To-Left test的语义非常的明确
几何含义也非常地清楚
现在的问题是
它又当如何地来实现呢
有没有高效的简洁的方法呢
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-H. Trapezoidal Map--作业
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-J. Performance Of Trapezoidal Map
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--06-J-08. Fixed Query Point + Randomly Created Maps
--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
-D. kd-Tree: Algorithm
-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
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--08-E-03. Query Algorithm (1)
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--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