当前课程知识点:计算几何 > 01. Convex Hull > H. Graham Scan: Example > 01-H-01. Example (1/2)
好 我们现在就来看Graham Scan的
一个更为具有代表性的实例
我们的输入点集是这样的
你可以通过肉眼
一眼就可以看的出来
它的凸包是这样的
当然实际情况不会这么简单
所以不能指望眼睛
我们在这个时候更多的
要开始运用脑子了
无论如何我们第一步
要做一个初始化
也就是在所有的
已经按照LTL
以及我们假设的
认为不失一般性
它的那个水平的
那个邻居2为基础
做一个排序
那么作为初始化的第一步
我们要将1和2推入到S栈中
同时其余的n - 2个点
依次的排列在T栈中
就像这样
那么紧接着下来
我们要进行To-Left test
并且需要考量的其实就是
这样一条侯选的边
联接于2和3之间的
这条边应不应该被采用呢
虽然从整体来看
你已经肉眼看出来
它不应该被采用
但是算法并不是这样的
我们马上就会看到
算法无论如何
首先是要来做一次To-Left test
并且根据这个To-Left test的结果
来判定到底应不应该向前进
我们可以看到
在这个地方,1、2、3
确实是一个left turn
所以是while循环里头那句
判断的yes那个case
那个分支
我们需要将3这个元素弹出来
就像这样
因为我们已经暂时认定
它是一个极点
所以要把它push到S栈中
就像这样
那么等效地来说
就相当于我们这个convex hull
也就是蓝色的这些边
向前推进了一步
好 接下来我的目光锁定在
依然是次栈顶、栈顶和栈顶
2 3 4
我们来看一看,4相对于2、3
到底是在左还是右呢
也就是这条边到底是否
应该被采用呢
在这里又是一次To-Left test
我们来看一下算法会怎么样
不出我们的意料
既然在这个地方
刚才是一个To-Left test
为true的情况
既然是一个left tuen
我们就没有道理不采用它
所以也正因为这个原因
4会因此被pop出来
并随即push到S中去
成为3上面的那个新的邻居
它们之间构成一条新的边
接下来我们考察的依然是
这两个栈的栈顶那些元素:3、4、5
我们可以看到此时出现了
我们此前从没有碰到过的
一个情况
也就是互补的那种
right turn的情况
向右转了
你还记得当时的代码
是怎么说的吗
对于这种右转的情况
我们那个代码建议的是
做一次pop操作
我们需要将这个右拐的
那个关节点
从S栈中,虽然它此前
被当成了是极点,弹出去
因为它已经被甄别出来
不应该是一个极点
我们来看看,是不是会是这样
确实如此
4会从S栈中消失掉
那么接下来呢
考察的自然应该就是栈顶、栈顶
和当时的次栈顶
我们会发现非常幸运
虽然从这个意义上讲
我们刚才向后回退了一步
但是也只回退了一步
我们立马又会发现
在3这个位置上
重新构成了一个
虽然角度很小
但还依然是left turn的
这么样一个拐向
这意味着什么呢
意味着我们又回到了
判断为true那个情况
所以接下来5这个
新引入那一点
就会名正言顺地
被推入到S栈中
请注意,虽然我们发生了一些曲折
但是我们目前计算的子凸包
也就是蓝色的这条路径
依然是合法的
而且在当前的情况来看
就是当前能够知道的
最好的凸包的解
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-H. Trapezoidal Map--作业
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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
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-C. kd-Tree: Structure--作业
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-D. kd-Tree: Algorithm--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
-H. Range Tree: Performance
-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
-D. Interval Tree: Query
-D. Interval Tree: Query--作业
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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
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-K. Vertical Segment Stabbing Query