当前课程知识点:计算几何 > 03. Triangulation > 0. Methodology > 03-0. Methodology
同学你好
欢迎回到计算几何的课堂
今天我们进入第三章
讲多边形的三角剖分
在前面几章里头
我们曾经结合凸包问题
介绍过没有面积
没有长度的点
也曾经结合求交问题
介绍过没有面积
但有长度的线段
而这一章
我们将讨论稍微复杂的一些的
有面积的多边形
那么面对这种
略微复杂一些的研究对象
我们的方法又该有什么调整呢
我们说尽管这个时候的研究对象
变成了多边形
但是我们的方法
依然是计算机科学中
常用的那几招
具体来说就是化繁为简
化整为零
也就是说我们要设法
将每一个多边形
分解为尽量简单
甚至是最简单的元素
比如像这样
为此的话我们可以引入一种东西
叫做对角线
什么叫做对角线呢
也就是连接于这个多边形
任何两个顶点之间的一条线
当然在这里并不是每一条对角线
都是可以用的
比如这样一条
我们认为它就是不能用的
什么原因
你大概已经看出来了
没错 因为这条对角线穿过了
这个多边形的边界
这是不允许的
但是反过来
如果一条对角线
没有穿过多边形的边界
我们就称它叫内对角线
internal diagonal
所以我们要用的首先
只能是内对角线
当然光是内对角线
这个条件还不够
内对角线与内对角线之间
还不能冲突
虽然我们现在
还没有严格的来解释这个词
你可以看到
如果反过来
我们所采用的既是内对角线
而且这一组内对角线
是彼此互不冲突的
我们就确实可以把这个多边形
分解为一个一个的非常简单
甚至是最简单的部分
这种最简单的部分
我们可以在学术上
称之为二维的单纯形
2-simplex
但是更通俗点讲
其实它无非就是三角形
所以这样一种分割的方式
我们也称之为三角剖分
triangulation
那么在介绍triangulation的
具体方法和算法之前
我们有必要对这个词
来做一个辨析
因为确实三角剖分这个词
至少会用在两种不同的场合
我们刚才提到的
对多边形的三角剖分
只是其中的一种
而另一种
是对所谓的点集的三角剖分
什么叫做点集呢
就是在某个空间
比如说在平面上
任意给定的一组点
我们现在通过很多采集的设备
确实可以采集到这样的数据
非常轻松 比如说点云
但是在进一步处理之前
往往我们需要做一个预处理
也就是需要将它们彼此的连接
构成一张网络
这种网络
我们称它叫做mesh 网格
那么这种网格的生成
很重要的其中的一种技术
也是将所有这些点
连成一个一个的
由三角形作为基础组成部分
所构成的一张mesh
而这样的一个过程
在很多场合
也称之为三角剖分
所以在mesh generation中
或者是对polygon的
这种处理过程中
我们都有可能会碰到这个词
在进一步的学习之前
你有必要把这两部分了解清楚
那么针对我们这个课程来说
本章我们要讨论的是
多边形的三角剖分
而至于点集的三角网格生成
这样意义上的三角剖分
我们将留待后面的一章
做专题的研究
那么好
接下来我们就来看看
三角剖分到底有哪些具体的用处
具体的又应该采用
哪些有效的算法
来高效的完成
多边形的三角剖分
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-I. RIC With Example--作业
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-0. Online/Offline Algorithms
--06-0. Online/Offline Algorithms
-0. Online/Offline Algorithms--作业
-A. Introduction
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-A. Introduction--作业
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-B. Slab Method--作业
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-C. Persistence--作业
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--06-G-10. Construction Of Independent Subset
-G. Kirkpatrick Structure--作业
-H. Trapezoidal Map
--06-H-03. Properties & Complexity
--06-H-04. Search Structure: Example
--06-H-05. Search Structure: Nodes
--06-H-06. Search Structure: Performance
-H. Trapezoidal Map--作业
-I. Constructing Trapezoidal Map
--06-I-04. Case 1: Two Endpoints
--06-I-05. Case 2: One Endpoint
--06-I-06. Case 3: No Endpoints
-J. Performance Of Trapezoidal Map
--06-J-03. Number Of Ray Trimmed
--06-J-04. Number Of Trapezoidals Created (1)
--06-J-05. Number Of Trapezoidals Created (2)
--06-J-06. Time For Point Location
--06-J-07. Size Of Search Structure
--06-J-08. Fixed Query Point + Randomly Created Maps
--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
--07-B-02. Lowest Common Ancestor
-B. BBST--作业
-C. kd-Tree: Structure
-C. kd-Tree: Structure--作业
-D. kd-Tree: Algorithm
-D. kd-Tree: Algorithm--作业
-E. kd-Tree: Performance
--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
-I. Range Tree: Optimization
--07-I-04. Fractional Cascading
-A. Orthogonal Windowing Query
-A. Orthogonal Windowing Query--作业
-B. Stabbing Query
-C. Interval Tree: Construction
-C. Interval Tree: Construction--作业
-D. Interval Tree: Query
-D. Interval Tree: Query--作业
-E. Stabbing With A Segment
--08-E-03. Query Algorithm (1)
--08-E-04. Query Algorithm (2)
-F. Grounded Range Query
--08-F-03. 1D-GRQ Using Range Tree
--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
--08-J-11. Constructing A Segment Tree
--08-J-12. Inserting A Segment (1)
--08-J-13. Inserting A Segment (2)
--08-J-14. Inserting A Segment (3)
-K. Vertical Segment Stabbing Query