快速凸包算法 java

快速凸包算法是解决凸包问题的一种高效算法，它在Java程序中的实现也十分简单。其基本思路是将凸包分割成更小的凸包，然后将它们合并为一个完整的凸包。在实现中，我们需要定义一个凸包数据结构，它由一个点数组和一个索引数组组成，点数组用来存储凸包上的点，索引数组用来记录这些点在原始点集中的位置。接下来，我们需要使用Graham扫描算法先求出原始点集的凸包，并将它作为起始凸包。然后，我们对原始点集进行k-d树分割，并将每个子集的凸包分别加入到候选凸包列表中。最后，我们通过合并候选凸包列表中的所有凸包得到最终的凸包。在Java程序中，我们可以使用Java集合类来实现候选凸包列表的维护，并使用Java数组来存储点集和索引数组。此外，我们还需要实现一些基本的几何计算函数，例如计算向量的叉积、重心等。最终，我们可以通过测试验证快速凸包算法的正确性和效率。

相关问题

java实现凸包算法_JAVA语言中实现凸包算法

Java语言中实现凸包算法可以使用 Graham 扫描算法。以下是一个简单的示例代码：

import java.util.*;

public class ConvexHull {
    public static List<Point> convexHull(List<Point> points) {
        // 如果点的数量小于等于1，则返回点列表
        if (points.size() <= 1) {
            return points;
        }

        // 对点按照x坐标进行排序
        Collections.sort(points);

        // 创建一个栈来保存凸包上的点
        Stack<Point> stack = new Stack<>();

        // 将前两个点加入栈中
        stack.push(points.get(0));
        stack.push(points.get(1));

        // 从第三个点开始，依次判断是否为凸包上的点
        for (int i = 2; i < points.size(); i++) {
            Point top = stack.pop();
            while (!stack.isEmpty() && orientation(stack.peek(), top, points.get(i)) <= 0) {
                top = stack.pop();
            }
            stack.push(top);
            stack.push(points.get(i));
        }

        // 将栈中的点转换成列表
        List<Point> hull = new ArrayList<>(stack);
        Collections.reverse(hull);

        return hull;
    }

    // 判断点a、b、c的方向
    public static int orientation(Point a, Point b, Point c) {
        return (b.y - a.y) * (c.x - b.x) - (b.x - a.x) * (c.y - b.y);
    }

    public static void main(String[] args) {
        List<Point> points = new ArrayList<>();
        points.add(new Point(0, 0));
        points.add(new Point(1, 1));
        points.add(new Point(2, 2));
        points.add(new Point(3, 3));
        points.add(new Point(0, 3));

        List<Point> hull = convexHull(points);

        System.out.println("Convex Hull:");
        for (Point p : hull) {
            System.out.println(p);
        }
    }
}

class Point implements Comparable<Point> {
    int x, y;

    public Point(int x, int y) {
        this.x = x;
        this.y = y;
    }

    @Override
    public int compareTo(Point other) {
        if (this.x == other.x) {
            return Integer.compare(this.y, other.y);
        }
        return Integer.compare(this.x, other.x);
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "(" + x + ", " + y + ")";
    }
}

在上面的代码中，我们定义了一个 `Point` 类来表示一个二维点，然后实现了 `convexHull` 方法来计算给定点集的凸包。最后，我们在 `main` 方法中测试了这个算法，并输出了计算结果。

凸包算法坐标系java实现

凸包算法（Convex Hull Algorithm）通常用于找出一组点集中所有点的最小边界，这个边界是一个凸多边形。在Java中，我们可以利用一些几何库如Apache Commons Math或JTS Topology Suite等来处理这个问题。以下是使用这两个库之一简化版的凸包算法实现：

首先，引入所需库（如果使用Apache Commons Math）：

import org.apache.commons.math3.geometry.euclidean.oned.Point1D;
import org.apache.commons.math3.geometry.euclidean.twod.ConvexHull;

然后，创建一组二维点：

List<Point2D> points = Arrays.asList(
        new Point2D.Double(0, 0), // 点1
        new Point2D.Double(1, 1), // 点2
        new Point2D.Double(2, 2)  // 点3 (示例)
);

计算凸包：

ConvexHull hull = ConvexHull.fromPoints(points);
List<Point2D> convexPoints = hull.getVertices(); // 返回凸包的顶点列表

如果你需要自定义算法，可以参考经典的Jarvis march、 Graham扫描或Welzl算法的Java实现。但请注意，这些算法相对复杂，并且在处理大量数据或实时应用时可能会有性能考虑。