当前课程知识点:计算几何 > 01. Convex Hull > E. Jarvis March > 01-E-03. Coherence
我们可以用这个图来说明
如何在当前已有的这些极边
这个绿色的这些极边的基础上
沿着下一个端点
去拓展出一条新的极边
在此为了方便
我们不妨做一个记号
我们将当前的这个结点
称作k
它的那个前驱我们称之为i
我们要找的下一个极边
所对应的另一个点是s
那么如何来找到这个s呢
根据刚才Jarvis的判断
这个s必然是来自于
其它尚未处理的那些点中的一员
反过来讲
每一个点都有这种可能
成为这个s
那么这个s相对于其它点而言
为什么能够脱颖而出
被我们这个算法所采用呢
它有什么特质呢
有什么资格呢
在这里我们不妨来继续地观察
我们刚才讲了i、k之间的这条边
就是一条极边
作为任何一个极边
如果按照我们这里约定的
次序的话
它的右侧整个这个半平面
必然都是空的
也就是说所有的点
都在它的左侧
这样的话我们就会发现
相对于i、k之间的这样一条边
这样一条有向的直线
左侧的这个所有这些点
无非各自都有一个固定的
向左拐的角度
而s之所以能够脱颖而出
它的资本也就在于
它是所有这些拐角中的最小者
当然讲到这儿你可能
又会跃跃欲试
你说我懂了
我可以去计算这个方程
然后呢,可以计算出
所有这些角度的某个三角函数
然后通过去反三角函数的运算
得到它的角度
并且进一步地比较大小
从而像邓老师你刚才说的那样
找到这个拐角最小的点
没错,在数学上确实如此
但是你要注意
计算机科学和数学
虽然有很深的渊源
但其实还并不是一码事
在这里我可以告诉你的是说
我们或许应该使用
至少我们已经
我知道可以使用更为简明
更为高明的方法
什么方法呢
想一想
提示你的就是
我们此前刚刚介绍过的一种
很基本的技术
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