Quickhull - Quickhull - Wikipedia
Quickhull это метод вычисления выпуклый корпус конечного множества точек в п-мерное пространство. Он использует разделяй и властвуй подход, аналогичный подходу быстрая сортировка, от которого и произошло его название. Его сложность наихудшего случая для 2-мерного и 3-мерного пространства считается равной , куда количество входных точек и количество обработанных точек[1]. Однако, в отличие от быстрой сортировки, нет очевидного способа преобразовать quickhull в рандомизированный алгоритм. Тем не менее, есть работы от Сглаженный анализ которые говорят нам, что двумерный алгоритм Quick Hull ожидает время выполнения . В самом деле, [2] и связанные с ним работы показывают, что количество точек на выпуклой оболочке любого случайно возмущенного набора точек с гауссовым шумом равно из чего следует, что Quick Hull (и многие другие алгоритмы) могут занимать только время на любом множестве возмущенных точек.
N-мерный Quickhull был изобретен в 1996 году К. Брэдфордом Барбером, Дэвид П. Добкин и Ханну Хухданпаа.[1] Это было расширение планарного алгоритма Quickhull Джонатана Скотта Гринфилда 1990 года, хотя авторы 1996 года не знали о его методах.[3] Вместо этого Барбер и др. Описывают его как детерминированный вариант алгоритма Кларксона и Шора 1989 года.[1]
Алгоритм
В обычных условиях алгоритм работает достаточно хорошо, но обработка обычно замедляется в случаях высокой симметрии или точек, лежащих на окружности круга. Алгоритм можно разбить на следующие этапы:[3]
- Найдите точки с минимальными и максимальными координатами x, так как они всегда будут частью выпуклой оболочки. Если существует много точек с одинаковым минимальным / максимальным x, используйте соответственно точки с минимальным / максимальным y.
- Используйте линию, образованную двумя точками, чтобы разделить набор на два подмножества точек, которые будут обрабатываться рекурсивно.
- Определите точку на одной стороне линии на максимальном расстоянии от линии. Эта точка образует треугольник с точками линии.
- Точки, лежащие внутри этого треугольника, не могут быть частью выпуклой оболочки и, следовательно, могут быть проигнорированы на следующих шагах.
- Повторите предыдущие два шага на двух линиях, образованных треугольником (не на исходной линии).
- Продолжайте делать это до тех пор, пока не останется больше точек, рекурсия не закончится и выбранные точки не образуют выпуклую оболочку.
Проблема более сложна в многомерном случае, поскольку корпус состоит из множества граней; структура данных должна учитывать это и записывать линию / плоскость / гиперплоскость (гребень), общие для соседних фасетов. За d размеры:[1]
- Выбирать d +1 очко из набора, не имеющего общей плоскости или гиперплоскости. Это формирует начальный корпус с гранями. Fs [].
- Для каждого F в Fs [], найдите все неназначенные точки, которые находятся "над" ним, то есть указывающие от центра корпуса, и добавьте их в "внешний" набор F.O связана с F.
- Для каждого F с непустым F.O:
- Найдите точку п с максимальным удалением от F. Мы добавим его в корпус.
- Создайте видимый набор V и инициализировать его F. Продлевать V во все стороны для соседних граней Fv пока не исчезнут другие грани п. Fv быть видимым из п Значит это п выше Fv
- Граница V затем формирует набор гребней горизонта ЧАС.
- Позволять Fnew [] быть набором граней, созданных из п и все гребни в ЧАС.
- Для каждой новой грани в Fnew [], выполните шаг (2) и инициализируйте свои собственные внешние наборы. На этот раз смотрите только с точек, которые находятся вне грани в V используя свои внешние наборы V [i] .O, поскольку мы только расширились в этом направлении.
- Удалите теперь внутренние фасеты в V из Fs []. Добавьте новые грани в Fnew [] к Fs [] и продолжаем итерацию.
Псевдокод для двухмерного набора точек
Вход = набор S из n точек Предположим, что есть не менее 2 точек во входном наборе S точекфункция QuickHull (S) является // Находим выпуклую оболочку из множества S из n точек Выпуклая оболочка: = {} Найдите крайние левые и правые точки, скажем A и B, и добавьте A и B к выпуклой оболочке. Сегмент AB делит оставшиеся (п - 2) балла на 2 группы S1 и S2 куда S1 точки в S которые находятся справа от ориентированной линии от А к B, и S2 точки в S которые находятся справа от ориентированной линии от B к А FindHull (S1, А, B) FindHull (S2, B, А) Выход: = Выпуклая оболочкаконечная функцияфункция FindHull (Sk, п, Q) является // Находим точки на выпуклой оболочке из множества точек Sk // которые находятся справа от ориентированной прямой от P до Q если Sk не имеет смысла тогда возвращаться Из заданного набора точек в Sk, найди самую дальнюю точку, скажи C, из сегмента PQ Добавить точку C к выпуклой оболочке в месте между п и Q Три балла п, Q, и C разделить оставшиеся точки Sk на 3 подмножества: S0, S1, и S2 куда S0 точки внутри треугольника PCQ, S1 - точки справа от ориентированной прямой от п к C, и S2 - точки справа от ориентированной прямой от C к Q. FindHull (S1, п, C) FindHull (S2, C, Q) конечная функция
Псевдокод, специализированный для трехмерного случая, можно получить у Джордана Смита. Он включает аналогичную стратегию «максимальной точки» для выбора начального корпуса. Если эти максимальные точки вырождены, все облако точек тоже.[4]
Смотрите также
Рекомендации
- ^ а б c d Барбер, К. Брэдфорд; Добкин, Дэвид П .; Хухданпаа, Ханну (1 декабря 1996 г.). «Алгоритм Quickhull для выпуклых оболочек» (PDF). Транзакции ACM на математическом ПО. 22 (4): 469–483. Дои:10.1145/235815.235821.
- ^ Девиллерс, Оливье; Глисс, Ксавье Гоаок; Томассе, Реми (2015). О сглаженной сложности выпуклых оболочек.. 31-й Международный симпозиум по вычислительной геометрии. Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum fuer Informatik.
- ^ а б Гринфилд, Джонатан С. (1 апреля 1990 г.). «Доказательство алгоритма QuickHull». Электротехника и информатика - Технические отчеты.
- ^ Смит, Джордан. «QuickHull 3D». algolist.ru. Получено 22 октября 2019.
- Дэйв Маунт. «Лекция 3: Больше алгоритмов выпуклой оболочки».
- Псевдокод, "http://www.cse.yorku.ca/~aaw/Hang/quick_hull/Algorithm.html ".
внешняя ссылка
- Внедрение QuickHull (GDC 2014) - Представление алгоритма с подробностями реализации в 3D.