当前课程知识点:计算几何 > 01. Convex Hull > I. Graham Scan: Correctness > 01-I-03. Presorting
关于Graham Scan的正确性
还有一个非常有意思的话题
这个话题也牵涉到它的计算成本
比如说我不知道你是否
注意到这么样一个问题
也就是Graham Scan
在最开始的时候所做的那个预处理
它的确有必要吗
如果我们把那样一个预排序
排除掉
是不是也依然可以做Graham Scan
我们后面会看到
其实狭义的后面所做的那样一个
while循环式的Graham Scan
只需要线性的时间
所以你从归约就可以知道
其实是不能排除掉的
否则你就会得到一个
荒谬的结果
你居然可以在线性时间内
得到任何一个n个点
所构成的点集的凸包
那么具体地,这个原因又是什么呢
在这里我想教给你一个汉字
我们来看一下这样一个汉字
这是一个什么字呢
很遗憾它是中国字中
最难识别的一种风格
草书
那么好在中国人的祖先
非常地聪明
我们造出了更多更形象
更容易理解的字
我们来看看这个字的另一种形式
是怎么写的 是这样
在一棵高高的大树上
OK 有一只展翅欲飞
但是刚刚长成
羽翼还没有丰满的雏鸟
它将来可能是一只
搏击长空的雄鹰
但是现在来说它还不会飞
所以它怎么办呢
好在它有这样的决心和毅力
它会持续地上到这棵树的树顶
然后展开它的双翅 向下
勇敢地飞下来
每飞一次就是一次尝试
就是一次学习
所以中国人说所谓的学习的“习”
就是数飞也
屡次地、反复地、不断地去尝试
可能会有跌打 可能有失败
但是最终你会得到成长
所以这就是中国的学习的“习”字
好 回到我们这里所说的这个
习字的草书
这个草书你看一眼你就会发现
跟我们的Graham Scan
应该有一些联系之处
联系之处在哪呢
你可以看到
它的所有的笔划都是
绕着同一个方向旋转的
顺时针
没有任何一个位置不是这样
从数学的语言来讲
我们可以说如果你沿着这个头
开始按照刚才我书写的那个次序
来遍历它的话
在任何一个位置你都是right turn
所以反过来如果从最后的
落笔的、收笔的位置开始
我们逆向的走到刚才
落笔的、起笔的那个位置的话
在任何一个位置都是一个
left turn
左拐
好了 现在它的反例就来了
如果你所取的那些点
都是来自于这个轨迹上的点
每一个都是来自于这儿
每一个都是来自于这儿
而且如果它们足够密的话
那么你就会发现
它们每两个之间
当然这里我没有全部画出来
它要足够密
每两个之间先后都会构成
一个left turn
这样的一个足够密以后的
一个点集
交给Graham Scan
如果不做presorting的话
会怎么样呢
没错
就会像我们最开始所讲的那个
simplest case一样
它会把所有的情况
都处理成是To-Left测试
为ture的那个情况
也就是说所有这些点
都会一概地保留下来
从而误报你说整个这个
就是这个点集所对应的凸包
而实际上你可以看的出来
这根本就不是凸包
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