分治法求最近點對問題

2021-05-24 06:03:05 字數 2516 閱讀 9589

分治法

1)演算法描述:

已知集合s中有n個點,分治法的思想就是將s進行拆分,分為2部分求最近點對。演算法每次

選擇一條垂線l,將s拆分左右兩部分為sl和sr

,l一般取點集s中所有點的中間點的x座標來劃分,這樣可以保證sl和sr中的點數目各為n/2,

(否則以其他方式劃分s,有

可能導致sl

和sr中點數目乙個為1,乙個為n-1,不利於演算法效率,要盡量保持樹的平衡性)

依次找出這兩部分中的最小點對距離:δ

l和δr,記sl和sr

中最小點對距離δ = min(δ

l,δr),如圖1:

以l為中心,δ為半徑劃分乙個長帶,最小點對還有可能存在於sl和sr的交界處,如下圖2左圖中的虛線帶,p點和q點分別位於sl和sr

的虛線範圍內,在這個範圍內,p點和q點之間的距離才會小於δ,最小點對計算才有意義。

對於sl虛框範圍內的p點,在sr

虛框中與p點距離小於δ的頂多只有六個點,就是圖二右圖中的2個正方形的6的頂點。這個可以反推證明,如果右邊這2個正方形內有7個點與p點距離小於δ,例如q點,則q點與下面正方形的四個頂點距離小於δ,則和δ為sl

和sr中的最小點對距離相矛盾。因此對於sl虛框中的p點,不需求出p點和右邊虛線框內所有點距離,只需計算sr中

與p點y座標距離最近的6個點,就可以求出最近點對,節省了比較次數。

(否則的話,

最壞情形下,在s

r虛框中有可能會有n/2個點,對於s

l虛框中的p點

,每次要比較n/2次,浪費了演算法的效率)

**描述:

1)對點集s的點x座標和y座標進行公升序排序,獲得點集sx和sy

2)令δ

=∞;   //δ為最小點位距離

3)divide_conquer(sx,sy

,δ)  //分治法

if (sx.count=1) then δ

=∞;  

//如果sx

中只有乙個點,則δ=∞

return δ;

else if(sx.count=2 and d(sx.[0],

sx.[1])

) //如果sx

中只有2個點,則δ為兩點之間距離

δ=d(sx.[0],)sx.[1]); 

return δ;

else    //如果sx

中多於2個點,則將sx

,sy分治,以中心點畫線,將sx

分為左右兩部分sxl

和sxr

,sy分為syl和s

yr j1=1,j2=1,k1=1,k2=1;

mid = sx.count/2; 

//mid為sx

中的中間點點號

l = sx.[mid].x;    

//l為sx

中的中間點x座標

for(i=1,i

δl =

divide_conquer(sxl,syl

,δ);    //獲取sx

中的的最小點位距離δl

δr= divide_conquer(sxr,syr

,δ);   //獲取sy

中的的最小點位距離δr

δ= min (δl

,δr); δ

=merge(syl,syr

,δ);  

//獲sx

中sy交界處的最小點位距離,並綜合 δl

和δr 求出點集的最小點位距離δ

return δ;

函式merge(syl,syr

,δ)merge(syl,syr

,δ)

for(i=1,iyr.count,i++)  //獲取syr

中在右邊虛框(距離小於δ)

內的點,存入到

s'yr

中,新陣列保持原來的公升序性質

t=1;

for(i=1,iyl.count,i++)

for( j= max(1,t-3), j<=min(t+3,s'yr.count),j++)   //計算s'yr中的點與s'yl[t]y座標相鄰的六個點的距離

return δ}

3)演算法時間複雜度:

首先對點集s的點x座標和y座標進行公升序排序,需要迴圈2nlogn次,複雜度為o(2nlogn)

接下來在分治過程中,對於每個s'yl中的點,都需要與s'yr中的6個點進行比較

o(n)= 2o(n/2) + (n/2)*6  (乙個點集劃分為左右兩個點集,時間複雜度為左右兩個點集加上中間區域運算之和)

其解為o(n)< o(3nlogn)

因此總的時間複雜度為o(3nlogn),比蠻力法的o(n

2)要高效。

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首先感謝博主讓我收穫很多,今天感覺很睏,狀態不佳,解析與講解會改天補上,註明 我這裡採用遞迴時是左閉右開區間,而博主採用的左閉右閉。還有感謝 nx 童鞋為我調好vs2017,之前因為環境問題一直裝不上,不過vs2017的除錯是真的好用啊,哈哈!code include include include...