当前课程知识点:计算几何 > 01. Convex Hull > E. Jarvis March > 01-E-07. Implementation
好 刚才我们介绍的是Jarvis March
整个的算法的框架
那么如果你很感兴趣
我们不妨再来讨论一下
它具体地应该如何实现
在这里我们就给出一种
可能的实现方法
我们来看一下
首先是做一个预处理
也是像刚才一样
在我们没有甄别之前
所有的点我们都视做是非极点
non-extreme
接下来我们首先找到
刚才所说的那个ltl
并且把它作为我们的第一个点
起点
从而进入下面的这样一个
不断地递增地一个迭代循环
每一个点
当它进入到这个循环的时候
或者因为前面的判断
能够断定的时候
我们会知道它必然是一个极点
第一个是如此
后面的也是这样
好 那么接下来呢
我们确实就要来找
当前的这个S
正像我们刚才说的
我们这个S是逐渐地优化
最终找到的一个极值点
在任何时候我们未必知道它就是
所以比如说这个s有可能
当前是在这儿
那么k和s之间是有这样一条线
那么下一个考虑的点呢
在我们这里头称作为t
比如下一个t
在这个位置
那我们就会发现
它位于这条线的左侧
也就是To-Left测试会成功
所以在这个时候
这个if没有配else
意思就是说
在这个时候什么都不处理
我们讲这是对的
因为这个t
或者这类t的存在
对当前这个s是候选者而言
是没有影响的
好 当然你会想到
有反过来这种情况
也就是t会出现在它的右侧
从而这个To-Left测试
会变成false
这么这一句就会命中
在这种命中的情况下
我们就会将新发现的这个t
来替换替代
原来号称是s的那个s
成为一个更有资格
成为s的一个点
因为它的角度更小
好 按照这样的一个for循环
以及if判断下去
我们确实就可以在最终
找到这么样一个最优的s
从而完成向前迈进一步的
这样的一个任务
好 最后我们来看看
ltl这个点的查找算法
又当如何实现
我们首先从一个
根本不存在的点出发
把它作为一个侯选
接下来遍历所有的点k
如果我们发现当前考察的
这个结点k的y坐标值
居然比你刚才号称是ltl的
那个点的y坐标值还要小
那么就意味着
你有必要更新LTL的记录
用一个更优的坐标更小的
一个元素来替代它
当然请注意
这里的刚才说的那种歧义的情况
也就是如果它们恰好是相等的
在这个时候就要按
我们刚才所说的那个lowest
如果不起作用的话,then
下一个采用的目标就是leftmost
所以这个时候我们就要
进而去比较它们的x坐标值
并且选择其中更小的那个
好 这样的话
我们就忠实地体现了
lowest-then-leftmost
这样一个选取的策略
从这里我们也可以看得出来
这个策略确实是没有任何歧义了
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-A. Range Query
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-A. Range Query--作业
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-B. BBST--作业
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-C. kd-Tree: Structure--作业
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--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
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-H. Range Tree: Performance--作业
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--07-I-04. Fractional Cascading
-A. Orthogonal Windowing Query
-A. Orthogonal Windowing Query--作业
-B. Stabbing Query
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-C. Interval Tree: Construction--作业
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-H. Priority Search Tree--作业
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-I. 2D-GRQ Using PST--作业
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--08-J-02. Elementary Interval
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-K. Vertical Segment Stabbing Query