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我的朋友

分类: C/C++

2010-09-22 11:03:23

    求点集中的最近点对有以下两种方法:

设p1=(x1, y1), p2=(x2, y2), …, pn=(xn, yn)是平面上n个点构成的集合S,设计算法找出集合S中距离最近的点对。

 

1、蛮力法(适用于点的数目比较小的情况下)

     1)算法描述:已知集合S中有n个点,一共可以组成n(n-1)/2对点对,蛮力法就是对这n(n-1)/2对点对逐对进行距离计算,通过循环求得点集中的最近点对:

     2)代码描述:

double MinDistance = double.maxvalue;  //设置一个MinDistance存储最近点对的距离,初始值为无穷大

int PointIndex1,PointIndex2; //设置PointIndex1,PointIndex2分别存储最近点对的两个点编号

for (i=1; i< n; i++)    //循环计算n(n-1)/2对点对的距离
{

     for (j=i+1; j<=n; j++)
     {

           double PointDistance = Distance(S[i],S[j]);   //求得point i和point j之间的距离

           if PointDistance < MinDistance;  //如果当前点对距离小于最小点对距离,则设置最小点对距离等于当前点对距离

           {

                 MinDistance = PointDistance;

                 PointIndex1 = i;

                 PointIndex2 = j;

            }

       }

 }

      } 
     3)算法时间复杂度:算法一共要执行 n(n-1)/2次循环,因此算法复杂度为O(n2)

 

2、分治法

     1)算法描述:已知集合S中有n个点,分治法的思想就是将S进行拆分,分为2部分求最近点对。算法每次选择一条垂线L,将S拆分左右两部分为SL和SR,L一般取点集S中所有点的中间点的x坐标来划分,这样可以保证SL和SR中的点数目各为n/2

(否则以其他方式划分S,有可能导致SL和SR中点数目一个为1,一个为n-1,不利于算法效率,要尽量保持树的平衡性)

依次找出这两部分中的最小点对距离:δLδR,记SL和SR中最小点对距离δ = min(δLδR),如图1:

   

     以L为中心,δ为半径划分一个长带,最小点对还有可能存在于SL和SR的交界处如下图2左图中的虚线带,p点和q点分别位于SL和SR的虚线范围内,在这个范围内,p点和q点之间的距离才会小于δ,最小点对计算才有意义。

    

 

Figure 2

 

 

      对于SL虚框范围内的p点,在SR虚框中与p点距离小于δ的顶多只有六个点,就是图二右图中的2个正方形的6的顶点。这个可以反推证明,如果右边这2个正方形内有7个点与p点距离小于δ,例如q点,则q点与下面正方形的四个顶点距离小于δ,则和δSLSR的最小点对距离相矛盾。因此对于SL虚框中的p点,不需求出p点和右边虚线框内所有点距离,只需计算SR与p点y坐标距离最近的6个点,就可以求出最近点对,节省了比较次数。

(否则的话,最坏情形下,SR虚框中有可能会有n/2个点,对于SL虚框中的p点每次要比较n/2次,浪费了算法的效率

     代码描述:

     1)对点集S的点x坐标和y坐标进行升序排序,获得点集Sx和Sy

     2)令δ=∞;   //δ为最小点位距离

     3)Divide_conquer(Sx,Syδ)  //分治法

             if (Sx.count=1) then δ=∞;    //如果Sx中只有一个点,则δ=

                  return δ;

             else if(Sx.count=2 and d(Sx.[0],Sx.[1])<δ//如果Sx中只有2个点,则δ为两点之间距离

                   δ=d(Sx.[0],)Sx.[1]); 

                   return δ;

             else    //如果Sx中多于2个点,则Sx,Sy分治,以中心点画线,将Sx分为左右两部分SxLSxRSy分为SyLSyR

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

                   mid = Sx.count/2;   //midSx中的中间点点号

                   L = Sx.[mid].x;      //LSx中的中间点x坐标

                   for(i=1,i<Sx.count,i++)

                   {

                         if(i<=mid)     //将Sx中间线以左地方的点存入到SxL,新数组保持原来的升序性质

                                SxL[k1] = Sx[i]   k1++;

                         else   //将Sx中间线以右的地方的点存入到SxR数组保持原来的升序性质

                                SxR.count[k2] = Sx[i]   k2++;

                         if(Sy[i].x //将Sy中间线以左地方的点存入到SyL数组保持原来的升序性质

                                SyL[j1] = Sx[i]   j1++;

                         else   //将Sy中间线以右地方的点存入到SyR数组保持原来的升序性质

                                SyR[j2] = Sx[i]   j2++;

                   }

              δL = Divide_conquer(SxL,SyLδ);    //获取Sx中的的最小点位距离δL

              δR = Divide_conquer(SxR,SyRδ);   //获取Sy中的的最小点位距离δR

              δ= min (δL,δR);

              δ=merge(SyL,SyRδ);    //获SxSy交界处的最小点位距离,并综合 δLδR 求出点集的最小点位距离δ

      return δ;

 

      函数merge(SyL,SyRδ)

      merge(SyL,SyRδ)

      {

          i1=1,i2=1;

          for(i=1,i<SyL.count,i++)   //获取SyL中在左边虚框(距离小于δ)内的点,存入到S'yL数组保持原来的升序性质

          {

              if(SyL[i].x>L-δ)

                  then S'yL[i1]= SyL[i], i1++,

           }

          for(i=1,iyR.count,i++)  //获取SyR中在右边虚框(距离小于δ)内的点,存入到S'yR数组保持原来的升序性质

          {

              if(SyR[i].xδ)

              then S'yR[i2]= SyR[i], i2++,

          }

 

          t=1;

          for(i=1,iyL.count,i++)

           {     

                while(S'yR[t].y< S'yL[t].y and t < SyR.count)  //获取点集S'yR内距离点S'yL[t]y坐标最接近的点号

                { t++; }

                for( j= max(1,t-3), j<=min(t+3,S'yR.count),j++)   //计算S'yR中的点与S'yL[t]y坐标相邻的六个点的距离

                {

                      if(d(S'yL[i],S'yL[j])<δ)    //如果前两点之间距离小于δ

                      then δ = d(S'yL[i],S'yL[j]);   //则最小点位距离δ为当前两点之间距离

                }

          return δ

      }

 

 3)算法时间复杂度:

      首先对点集S的点x坐标和y坐标进行升序排序,需要循环2nlogn次,复杂度为O(2nlogn)

      接下来在分治过程中,对于每个S'yL中的点,都需要与S'yR中的6个点进行比较

            O(n)= 2O(n/2) + (n/2)*6  (一个点集划分为左右两个点集,时间复杂度为左右两个点集加上中间区域运算之和)

      其解为O(n)< O(3nlogn)

     因此总的时间复杂度为O(3nlogn),比蛮力法的O(n2)要高效。

 

 

 

分治法基础知识可参考http://blog.csdn.net/junerfsoft/archive/2008/09/25/2975495.aspx

改进算法可参考“求平面点集最近点对的一个改进算法”

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