|
|
|
Сравнительный анализ алгоритмов построения выпуклой оболочки на плоскости |
|
Сравнительный анализ алгоритмов построения выпуклой оболочки на плоскости
Аннотация
Тема данной курсовой работы " Сравнительный анализ алгоритмов построения выпуклой оболочки на плоскости". Для сравнения взяты четыре алгоритма: обход методом Грэхема, быстрый метод, метод “разделяй и властвуй” и динамический метод. Задача этой работы раскрыть эти алгоритмы и провести исследования эффективности их.
Программная часть для курсовой работы выполнена на Borland Delphi 4.
Оглавление
Аннотация 2
Введение 4
Предварительная разработка алгоритма построения выпуклой оболочки 7
Метод обхода Грэхема 9
Быстрые методы построения выпуклой оболочки. 11
Алгоритмы типа “разделяй и властвуй”. 12
Динамические алгоритмы построения выпуклой оболочки 14
Сравнительный анализ алгоритмов построения выпуклой оболочки 17
Выводы 20
Заключение 21
Приложение Unit1.pas 22
Литература 34
Введение
Множество различных задач вычислительной геометрии связано с построением выпуклой оболочки. В настоящий момент эта задача хорошо исследована и имеет широкое применение в распознавании образов, обработке изображений, а так же в задачах в задаче раскроя и компоновки материала.
Само понятие выпуклой оболочки является довольно простым и интуитивно понятным. Если представить резиновый шнур, натянутый на множество точек, то это и будет выпуклая оболочка для данного множества точек. Но, не смотря на свою простоту, оно не конструктивно, поэтому далее будут рассмотрены способы построения эффективных алгоритмов для построения выпуклой оболочки. Так как алгоритмы для решения нашей задачи, как правило, являются подзадачами других, более сложных задач, то интерес представляют только алгоритмы имеющие сложность O(N log N).
Само понятие выпуклой оболочки является довольно простым и интуитивно понятным. Если представить резиновый шнур, натянутый на множество точек, то это и будет выпуклая оболочка для данного множества точек. Но, не смотря на свою простоту, оно не конструктивно, поэтому далее будут рассмотрены способы построения эффективных алгоритмов для построения выпуклой оболочки. Так как алгоритмы для решения нашей задачи, как правило, являются подзадачами других, более сложных задач, то интерес представляют только алгоритмы имеющие сложность O(N log N).
Для начала, несколько определений:
Определение 1. Область D принадлежащая пространству E2, будет называться выпуклой, если для любой пары точек q1 и q2 из D отрезок q1q2 целиком принадлежит D.
Определение 2. Выпуклой оболочкой множества точек S, принадлежащих пространству E2, называется граница наименьшей выпуклой области в E2, которая охватывает S.
Далее будем иметь дело только с множествами, состоящими из конечного числа точек. Поэтому чтобы охарактеризовать структуру выпуклой оболочки нам нужно обобщить понятия выпуклого многоугольника.
Определение 3. Полиэдральным множеством или политопом называется пересечение конечного множества замкнутых полупространств.
Следующая теорема характеризует выпуклые оболочки в нужном нам плане.
Теорема 1. Выпуклая оболочка конечного множества точек в Ed является выпуклым политопом. Наоборот, каждый выпуклый политоп является выпуклой оболочкой конечного множества точек.
Прежде чем переходить к описанию алгоритмов следует произвести постановку задач и определить нижние оценки для решения их. Так как алгоритмы имеют дело с границей выпуклой оболочки множества L conv(L), то введем
для нее обозначение CH(L) и будем ее также называть выпуклой оболочкой.
Сформулируем две основные задачи:
Задача ВО1. (Выпуклая оболочка). В E2 задано множество S, содержащее N точек. Требуется построить их выпуклую оболочку (т.е. полное описание границы CH(S)).
Задача ВО2. (Открытый алгоритм для выпуклой оболочки). На плоскости задана последовательность из N точек p1, …, pN. Требуется найти выпуклую оболочку таким образом, чтобы, после обработки точки pi имелась CH({p1, …, pi}).
Рассмотрим ВО1. То, что вершины многоугольника, являющегося выпуклой оболочкой, следуют в определенном порядке, указывает на связь с задачей сортировки. В самом деле, следующая теорема показывает то, что решение ВО1 должно быть в состоянии выполнить сортировку.
Теорема 2. Задача сортировки за линейное время сводится к задаче построения выпуклой оболочки, и, следовательно, для нахождения упорядоченной выпуклой оболочки для N точек на плоскости требуется время (N log N).
Доказательство. Сведем задачу сортировки N положительных действительных чисел x1,.., xN к задаче ВО1. Поставим в соответствие числу xi точку (xi, xi2) и присвоим ей номер i. Выпуклая оболочка этого множества, представленная в стандартном виде будет представлять собой упорядоченное относительно значения абсциссы множество всех точек из исходного. Из него за линейное время можно получить отсортированный список.
Очевидно, что если мы можем решать ВО2, то мы можем решить и ВО1, по-этому задача ВО1 может быть сведена к ВО2 за линейное время. Следовательно, нижняя оценка для ВО2 не ниже (N log N).
Предварительная разработка алгоритма построения выпуклой оболочки
Для начала рассмотрим несколько малопродуктивных алгоритмов построения выпуклой оболочки.
Определение 3. Точка p выпуклого множества S называется крайней, если не существует пары точек a, b S таких, что p лежит на открытом отрезке ab.
Очевидно, что подмножество крайних точек E является наименьшим подмножеством S, выпуклая оболочка которого, является выпуклой оболочкой множества S, или conv(E)=conv(S). Поэтому нам необходимо для нахождения выпуклой оболочки выполнить два шага:
Определить крайние точки.
Упорядочить эти точки так, чтобы они образовали выпуклый многоугольник.
Теорема 3. Точка p не является крайней точкой множества S только тогда когда она лежит в некотором треугольнике, вершинами которого принадлежат S, но сама она не является вершиной этого треугольника.
Эта теорема дает возможность построить алгоритм проверки крайности точки. Если мы имеем дело с множеством S мощности N, то можно построить O(N3) треугольников. Проверка принадлежности точки треугольнику выполняется за постоянное количество операций. Следовательно, за время O(N3) можно определить, является ли точка крайней, а за O(N4) и для всех точек.
Следующая теорема показывает, в каком порядке должны быть точки в конечном множестве.
Теорема 4. Последовательные вершины выпуклого многоугольника располагаются в порядке, соответствующем изменению угла относительно любой внутренней точки.
Упорядочить крайние точки множества можно относительно их центроида. Центроид множества для N точек вычисляется за время O(N) арифметических операций. Грэхем предложил использовать для этого только три любые неколлинеарные точки множества S. В худшем случае это требует время O(N), но почти всегда это первые три точки.
Упорядочить их можно за время O(N log
1 2 3 4 ... последняя
|
|
|
|
 |
НА САЙТЕ: |
 |
, ,
|
|
