凸包(Convex Hull)是一个计算几何(图形学)中的概念。

在一个实数向量空间V中,对于给定集合X,所有包含X的凸集的交集S被称为X的凸包。

X的凸包可以用X内所有点(X1,...Xn)的线性组合来构造.

在二维欧几里得空间中,凸包可想象为一条刚好包著所有点的橡皮圈。

用不严谨的话来讲,给定二维平面上的点集,凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边型,它能包含点集中所有的点。

例子:假设平面上有p0~p12共13个点,过某些点作一个多边形,使这个多边形能把所有点都“包”起来。当这个多边形是凸多边形的时候,我们就叫它“凸包”。如下图: 

凸包


一、二维凸包

1. 定义

凸多边形是指所有内角大小都在[0,π]范围内的简单多边形

在平面上能包含所有给定点的最小凸多边形叫做凸包

其定义为:对于给定集合X,所有包含X的凸集的交集S被称为X的凸包。

实际上可以理解为用一个橡皮筋包含住所有给定点的形态。

凸包用最小的周长围住了给定的所有点。如果一个凹多边形围住了所有的点,它的周长一定不是最小,如下图。根据三角不等式,凸多边形在周长上一定是最优的。

二维凸包


2. Andrew 算法求凸包

常用的求法有 Graham 扫描法和 Andrew 算法,这里主要介绍 Andrew 算法。

(1)性质

该算法的时间复杂度为O(nlogn),其中 n 为待求凸包点集的大小,同时复杂度的瓶颈也在于对所有点坐标的双关键字排序。

(2)过程

首先把所有点以横坐标为第一关键字,纵坐标为第二关键字排序。

显然排序后最小的元素和最大的元素一定在凸包上。而且因为是凸多边形,我们如果从一个点出发逆时针走,轨迹总是“左拐”的,一旦出现右拐,就说明这一段不在凸包上。因此我们可以用一个单调栈来维护上下凸壳。

因为从左向右看,上下凸壳所旋转的方向不同,为了让单调栈起作用,我们首先升序枚举求出下凸壳,然后降序求出上凸壳。

求凸壳时,一旦发现即将进栈的点(P)和栈顶的两个点(S1,S2,其中S1为栈顶)行进的方向向右旋转,即叉积小于0:Andrew算法求凸包则弹出栈顶,回到上一步,继续检测,直到Andrew算法求凸包或者栈内仅剩一个元素为止。

通常情况下不需要保留位于凸包边上的点,因此上面一段中Andrew 算法求凸包这个条件中的“<”可以视情况改为≤,同时后面一个条件应改为>。

(3)实现:

// C++ Version
// stk[] 是整型,存的是下标
// p[] 存储向量或点
tp = 0;                       // 初始化栈
std::sort(p + 1, p + 1 + n);  // 对点进行排序
stk[++tp] = 1;
// 栈内添加第一个元素,且不更新 used,使得 1 在最后封闭凸包时也对单调栈更新
for (int i = 2; i <= n; ++i) {
  while (tp >= 2  // 下一行 * 操作符被重载为叉积
         && (p[stk[tp]] - p[stk[tp - 1]]) * (p[i] - p[stk[tp]]) <= 0)
    used[stk[tp--]] = 0;
  used[i] = 1;  // used 表示在凸壳上
  stk[++tp] = i;
}
int tmp = tp;  // tmp 表示下凸壳大小
for (int i = n - 1; i > 0; --i)
  if (!used[i]) {
    // ↓求上凸壳时不影响下凸壳
    while (tp > tmp && (p[stk[tp]] - p[stk[tp - 1]]) * (p[i] - p[stk[tp]]) <= 0)
      used[stk[tp--]] = 0;
    used[i] = 1;
    stk[++tp] = i;
  }
for (int i = 1; i <= tp; ++i)  // 复制到新数组中去
  h[i] = p[stk[i]];
int ans = tp - 1;
# Python Version
stk = [] # 是整型,存的是下标
p = [] # 存储向量或点
tp = 0 # 初始化栈
p.sort() # 对点进行排序
stk[tp] = 1
tp = tp + 1
# 栈内添加第一个元素,且不更新 used,使得 1 在最后封闭凸包时也对单调栈更新
for i in range(2, n + 1):
    while tp >= 2 and (p[stk[tp]] - p[stk[tp - 1]]) * (p[i] - p[stk[tp]]) <= 0:
        # 下一行 * 操作符被重载为叉积
        used[stk[tp]] = 0
        tp = tp - 1
        used[i] = 1 # used 表示在凸壳上
        stk[tp] = i
        tp = tp + 1
tmp = tp # tmp 表示下凸壳大小
for i in range(n - 1, 0, -1):
    if used[i] == False:
        #      ↓求上凸壳时不影响下凸壳
        while tp > tmp and (p[stk[tp]] - p[stk[tp - 1]]) * (p[i] - p[stk[tp]]) <= 0:
            used[stk[tp]] = 0
            tp = tp - 1
            used[i] = 1
            stk[tp] = i
            tp = tp + 1
for i in range(1, tp + 1):
    h[i] = p[stk[i]]
ans = tp - 1

根据上面的代码,最后凸包上有ans个元素(额外存储了1号点,因此 h 数组中有 ans+1 个元素),并且按逆时针方向排序。周长就是

周长

  

二、三维凸包

圆的反演:反演中心为O,反演半径为R,若经过O的直线经过P,P′,且OPXP′=R^2,则称P、P′关于 O 互为反演。

求凸包的过程如下:

(1)首先对其微小扰动,避免出现四点共面的情况。

(2)对于一个已知凸包,新增一个点 P,将 P 视作一个点光源,向凸包做射线,可以知道,光线的可见面和不可见面一定是由若干条棱隔开的。

(3)将光的可见面删去,并新增由其分割棱与 P 构成的平面。重复此过程即可,由Pick定理、欧拉公式(在凸多面体中,其顶点 V、边数 E 及面数 F 满足 V-E+F=2)和圆的反演,复杂度复杂度

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