当前课程知识点:计算几何 > 01. Convex Hull > E. Jarvis March > 01-E-04. To-Left Test
没错
我想你已经找出答案了
To-Left test
也就是我们刚才说的那个
非常的简明
回避了除法
甚至更复杂的函数运算
同时又可以避免误差
整个消耗的时间
无非是常数的那么样一个
基本的操作
我们来看一下
这个过程是怎么样的
我们首先要找到第一个点
以及第一条边
以下的事情无非是类推
依次类推
所以我每次要做的事情
就是要去找那个
离它的那个角度最小的
那么刚才那一步典型的
也是核心的计算
就是在于如何找到s
而刚才我们也看到s可能是
剩下的那些点中的任何一个
没有关系
我们这里只需要对所有的那些点
做一个遍历
并且对它们进行一个筛选
这个遍历不需要有什么任何的
先验的次序
随机的都可以
所以比如假设
我们先选中的是这个点
我们先把它当成当前的s
先暂时记下来
好
接下来我们可能会碰到这个点
很显然相对于刚才的这个点而言
这个点left turn
角度更大
所以它不应该被采用
会被屏蔽下来
没问题
接下来我有可能会碰到这个点
这个点相对于原来那个点来说
left turn的程度要小一些
所以它更有资格成为s
所以我们就会从刚才的那个点
进化到这个位置上来
这又是一种情况
好 实际上无非就这两种情况
不断地进行迭代
我们说,经过一系列的优化
我们最终会从n个元素中
挑出这个最大的
那么正如我们刚才所指出的那样
这里核心的环节就在于
当我们给定了两个元素之后
如何来判断哪一个的left turn
角度更大
哪个更小
这件事儿怎么来判断呢
其实也非常好判断
假设我们当前的candidate是它
这个时候如果
碰到另一个元素的话
我们要做的事情只需要从
k这个基础性的那个点
和当前被认为是s的那个点
所确定的那条直线出发
以这条直线为界
我们来判断先引入的下一个点
到底是在它的右侧
还是在它的左侧
如果是在它的右侧
那么这个s就需要更新
如果在它的左侧
那么就被它屏蔽住,不用更新
看到了,同样是To-Left test
当然另一种理解这个方法的
窍门是这样
我们可以把整个这样的一个过程
作为一个排序任务的特例
也就是那个selection——选取——问题
在n个元素中找出一个最小的
在我们这里讲
是角度最小的那个元素
你应该知道怎么找的
没错
那么你当时是怎么写
这个算法的呢
我想你可能都不见得记住
虽然它已经很简单了
因为这并不重要
最重要最重要的核心的东西
是当时你的那个比较器
如果作为整数一般来说就是小于
小于等于这样常规的一个判断
如果是复杂的元素
你确实要写一个比较器
而在这里相对于
原来的那条边来说
新的这两个点
到底谁的left turn更小
本身无非就是抽象为一个比较器
所以你现在明白了
你要做的事情
无非是把刚才的那样一段
selection的很简短的几行代码
复制过来
然后把其中的那个比较器
替换成这里合适的一个
刚才我们所介绍的To-Left test
然后呢
然后你就不用做任何事情了
它就会跑起来
而那个算法最终就会给出
这个夹角最小的s
这样的话我们就坚定地
往前迈进了一步
而这一步是具有典型意义的
我们可以接下来迈出第二步
第三步
一直到最终我们出发的位置
从而完成构造任务
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