最小圆覆盖(经典算法【三点定圆)

刚刚学了一些基础的三维计算几何
接触到了增量法——一种看似暴力,实际睿智的算法
下面就是增量法在另一类问题上的展现

算法原文

问题描述

给定n个点,用一个最小的圆把这些点全部覆盖,求这个圆的圆心半径

算法

① 将所有点随机排布(这样可以保证算法的复杂度)

② 初始随意找到两点,设为P 1 , P 2 P_1,P_2P1,P2,以P 1 P 2 P_1P_2P1P2为直径得到初始圆,设为C 2 C_2C2C i C_iCi表示包含前i个点的最小圆)

③ 按顺序依次加点,设当前点为P i P_iPi:若P i P_iPi在当前圆C i − 1 C_{i-1}Ci1内,C i = C i − 1 C_i=C_{i-1}Ci=Ci1;否则进入④

④ 一旦进入④,就说明我们需要在构造一个新的圆
显然插入点P i P_iPi一定在新圆的边界上
简单的,我们直接以P 1 P i P_1P_iP1Pi为直径暂且得到一个C i C_iCi

⑤ 新得到的C i C_iCi不一定能包含1~i所有的点
我们找到不在C i C_iCi中的一点P j ( j < i ) P_j(j<i)Pj(j<i),那么P i , P j P_i,P_jPi,Pj一定在更新的圆的边界上
现在为止,我们能确定有两个点(P i , P j P_i,P_jPi,Pj)在更新的圆的边界上
因此,简单的,我们直接以P i P j P_iP_jPiPj为直径暂且得到一个C j C_jCj

⑥ 同样的,新得到的C j C_jCj不一定能包含1~j所有的点
我们找到不在C j C_jCj中的一点P k ( k < j < i ) P_k(k<j<i)Pk(k<j<i),那么P i , P j , P k P_i,P_j,P_kPi,Pj,Pk一定在更新的圆的边界上

现在我们能确定有三个点(P i , P j , P k P_i,P_j,P_kPi,PjPk)在更新的圆的边界上
因为三点确定一个圆,P i , P j , P k P_i,P_j,P_kPi,PjPk构成了新的圆,一定能覆盖前i ii个点

这里写图片描述
上图中展示的就是一个简单维护过程

于是,这个问题就被转化为若干个子问题来求解了

由于三个点确定一个圆,我们的过程大致上做的是从没有确定点,到有一个确定点,再到有两个确定点,再到有三个确定点来求圆的工作

时间复杂度:O(N)

空间复杂度:O(N)

这里写图片描述

小细节

Q1.

过三点如何求圆?

A1.

先求叉积

若叉积为0,即三个点在同一直线,那么找到距离最远的一对点,以它们的连线为直径做圆即可;

若叉积不为0,即三个点不共线,那么就求三角形的外接圆

Q2.

如何求三角形外接圆?

A1.

设三个点( x 1 , y 1 ) , ( x 2 , y 2 ) , ( x 3 , y 3 ) (x_1,y_1),(x_2,y_2),(x_3,y_3)(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)
设过( x 1 , y 1 ) , ( x 2 , y 2 ) (x_1,y_1),(x_2,y_2)(x1,y1),(x2,y2)的直线l 1 l_1l1方程为A x + B y = C Ax+By=CAx+By=C
它的中点为( x m i d , y m i d ) = ( x 1 + x 2 2 , y 1 + y 2 2 ) (x_{mid},y_{mid})=({x_1+x_2 \over 2},{y_1+y_2 \over 2})(xmid,ymid)=(2x1+x2,2y1+y2)

方法一:
l 1 l_1l1中垂线方程为A 1 x + B 1 y = C 1 A_1x+B_1y=C_1A1x+B1y=C1
则它的中垂线方程中:
A 1 = − B = x 2 − x 1 A_1=-B=x_2-x_1A1=B=x2x1
B 1 = A = y 2 − y 1 B_1=A=y_2-y_1B1=A=y2y1
C 1 = − B ∗ x m i d + A ∗ y m i d = ( x 2 2 − x 1 2 ) + ( y 2 2 − y 1 2 ) 2 C_1=-B*x_{mid}+A*y_{mid}={(x_2^2-x_1^2)+(y_2^2-y_1^2) \over 2}C1=Bxmid+Aymid=2(x22x12)+(y22y12)

方法二:
如果我们把直线用“点+向量”的形式记录,求中垂线就简单多了
旋转原直线方向向量九十度即可

向量旋转
x’=xcosθ-ysinθ
y’=xsinθ+ycosθ

同理可以知道过( x 1 , y 1 ) , ( x 3 , y 3 ) (x1,y1),(x3,y3)(x1,y1),(x3,y3)的直线的中垂线的方程

于是这两条中垂线的交点就是圆心

Q3.

如何求两条直线交点?

A3.

方法一:
设两条直线为A 1 x + B 1 y = C 1 A_1x+B_1y=C_1A1x+B1y=C1A 2 x + B 2 y = C 2 A_2x+B_2y=C_2A2x+B2y=C2
d e l t a = A 1 ∗ B 2 − A 2 ∗ B 1 delta=A_1*B_2-A_2*B_1delta=A1B2A2B1(类似叉积)
如果d e l t a = 0 delta=0delta=0,说明两直线平行;
若不等于0,则求交点:x = B 2 ∗ C 1 − B 1 ∗ C 2 d e l t a , y = A 1 ∗ C 2 − A 2 ∗ C 1 d e l t a x={B2*C1 -B1*C2 \over delta},y={A1*C2-A2*C1 \over delta}x=deltaB2C1B1C2y=deltaA1C2A2C1

方法二:
如果我们把直线用“点+向量”的形式记录,这个问题也很简单

node jiao(node p,node v,node q,node w)
//p+tv
//q+tw
{
	node u=p-q;
	double t=Cross(w,u)/Cross(v,w);
	return p+v*t;
}

Code

思路基本上就是这样,代码实现可能不是这么显然
瞧好了您内

const double Pi=acos(-1.0);

int dcmp(double x)
{
	if (fabs(x)<eps) return 0;
	else if (x<0) return -1;
	else return 1;
}

double lenth(node a) {return sqrt(Dot(a,a));}

node rotate(node a,double t)    //向量旋转 
{
	return node(a.x*cos(t)-a.y*sin(t),a.x*sin(t)+a.y*cos(t));
}

node jiao(node p,node v,node q,node w)
//p+tv
//q+tw
{
	node u=p-q;
	double t=Cross(w,u)/Cross(v,w);
	return p+v*t;
}

node get_c(node a,node b,node c)
{
	node p=(a+b)/2;    //ad中点 
	node q=(a+c)/2;    //ac中点 
	node v=rotate(b-a,Pi/2.0),w=rotate(c-a,Pi/2.0);   //中垂线的方向向量 
	if (dcmp(lenth(Cross(v,w)))==0)    //平行 
	{
		if (dcmp(lenth(a-b)+lenth(b-c)-lenth(a-c))==0)
		   return (a+c)/2;
		if (dcmp(lenth(b-a)+lenth(a-c)-lenth(b-c))==0)
		   return (b+c)/2;
		if (dcmp(lenth(a-c)+lenth(c-b)-lenth(a-b))==0)
		   return (a+b)/2;
	}
	return jiao(p,v,q,w);
}

void min_circular
{
	random_shuffle(P+1,P+n+1);    //随机化
	c=P[1],r=0;  
	//c 圆心 
	//r 半径
	for (int i=2;i<=n;i++)
	    if (dcmp(lenth(c-P[i])-r)>0)    //不在圆内
		{
			c=P[i],r=0;
			for (int j=1;j<i;j++)
			    if (dcmp(lenth(c-P[j])-r)>0)
			    {
			    	c=(P[i]+P[j])/2.0;
			    	r=lenth(c-P[i]);
			    	for (int k=1;k<j;k++)
			    	    if (dcmp(lenth(c-P[k])-r)>0)
			    	    {
			    	    	c=get_c(P[i],P[j],P[k]);
			    	    	r=lenth(c-P[i]);
						}
				}
		} 
}

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