二维点集求外轮廓Java
时间: 2024-02-23 08:52:34 浏览: 19
这里提供了三个方法,分别是判断一个点是否在圆内、计算两个点的叉积和计算两个点之间的距离。这些方法可以用于二维点集求外轮廓的Java实现中。
二维点集求外轮廓是一个比较复杂的问题,需要使用一些高级算法。其中一个比较常用的算法是“旋转卡壳算法”,该算法可以在O(nh)的时间复杂度内求出凸包,其中n为点集大小,h为凸包大小。
具体实现过程可以分为以下几个步骤:
1. 找到点集中最左边的点p0,作为凸包的起点。
2. 从p0开始,找到一个点p1,使得p0p1是点集中最左边的一条线段。
3. 从p1开始,依次找到点p2、p3……,使得p0p1p2、p0p1p2p3……都是凸包上的点。
4. 当找到一个点pk,使得pkp0是凸包上的一条边时,凸包构建完成。
在实现过程中,需要使用到上述提到的三个方法,来判断点是否在凸包内、计算凸包上的点之间的距离等。
相关问题
从二维点集a中选择距离二维点集b的每个点最近的n个点的python代码
以下是一种简单的实现方式:
```python
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist
def nearest_points(a, b, n=1):
"""
从二维点集a中选择距离二维点集b的每个点最近的n个点
:param a: 二维点集a,shape为(n1, 2)
:param b: 二维点集b,shape为(n2, 2)
:param n: 最近的n个点,默认为1
:return: 二维点集a中距离二维点集b的每个点最近的n个点的索引,shape为(n2, n)
"""
dist = cdist(a, b) # 计算距离矩阵,shape为(n1, n2)
nearest = np.argsort(dist, axis=0)[:n, :] # 找到每列最近的n个点的索引,shape为(n, n2)
return nearest.T # 转置后返回,shape为(n2, n)
```
其中,`cdist`函数来自Scipy库,用于计算两个点集之间的距离矩阵。`argsort`函数则是numpy库中的函数,用于返回数组排序后的索引。最后,我们只需要将每列最近的n个点的索引返回即可。
python从二维点集a中查询与二维点集b的每个点最近的n个点
可以使用Python中的SciPy库中的KDTree来实现从二维点集a中查询与二维点集b的每个点最近的n个点。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
from scipy.spatial import KDTree
# 生成二维点集a和b
a = np.random.rand(100, 2)
b = np.random.rand(50, 2)
# 构建KD树
tree = KDTree(a)
# 查询b中每个点的最近n个点
n = 5
dist, ind = tree.query(b, k=n)
# 打印结果
for i in range(len(b)):
print("最近的{}个点到点{}的距离和索引为:".format(n, i))
print(dist[i])
print(ind[i])
```
在上面的示例代码中,我们首先生成了二维点集a和b。然后,使用`KDTree`函数构建了一个KD树。接下来,我们使用`query`函数查询b中每个点的最近n个点的距离和索引。最后,我们打印了查询结果。
需要注意的是,`query`函数返回的`dist`和`ind`都是二维数组,其中第一维表示b中的点的索引,第二维表示该点的最近n个点的距离或索引。