向外抽壳算法的基本原理
时间: 2023-09-03 08:11:34 浏览: 30
向外抽壳(Convex Hull)算法是计算几何中的一种基本算法,用于计算给定点集的凸包。其基本原理如下:
1. 首先确定点集中最左边的点 P,并将其作为凸包的起点。
2. 将点集中的所有点按照与点 P 的极角从小到大进行排序,若存在多个点具有相同的极角,则按照距离从小到大排序。
3. 依次遍历排序后的点集中的每个点,如果该点在凸包上,则跳过;否则将该点加入凸包中,并从凸包中删除所有左转的点,直到当前点不再是凸包的右侧边界。
4. 遍历完所有点后,得到的凸包即为所求。
该算法的时间复杂度为 O(nlogn),其中 n 表示点集中的点数。
相关问题
Apriori算法基本原理
Apriori算法是一种经典的频繁项集挖掘算法,它是根据关联规则挖掘的思想提出的。Apriori算法的基本原理是:假设某个项集是频繁的,那么它的所有子集也一定是频繁的。
Apriori算法通过迭代来实现。首先,算法会扫描所有事务,找到所有单个项的频率。然后,算法会生成所有可能的两项集,并计算它们的频率。接着,算法会根据一定的支持度阈值来剔除不满足要求的项集。最后,算法会迭代地生成更长的项集,并继续根据支持度阈值进行筛选,直到没有更多的频繁项集可以生成为止。
Apriori算法基于“先验知识”,即先验地知道某些项集是频繁的,可以减少算法需要扫描的项集数目,提高了算法的效率。然而,随着项集长度的增加,Apriori算法需要扫描的项集数目也会呈指数级增长,这也限制了它的应用范围。
路径规划算法基本原理
路径规划算法是指在给定的地图或者网络中,找到从起点到终点的最优路径的一种算法。其基本原理是通过搜索和评估地图中的各个节点,以确定最佳路径。
常见的路径规划算法包括Dijkstra算法、A*算法和最小生成树算法等。下面我将介绍其中两种常用的算法:
1. Dijkstra算法:
Dijkstra算法是一种单源最短路径算法,用于求解带权重的有向图或无向图中的最短路径。它通过不断更新起点到各个节点的距离,选择当前距离最短的节点作为下一个访问节点,并更新与该节点相邻节点的距离。直到找到终点或者所有节点都被访问完毕,得到最短路径。
2. A*算法:
A*算法是一种启发式搜索算法,常用于解决具有启发信息的路径规划问题。它综合考虑了当前节点到目标节点的估计距离和已经走过的路径长度,通过选择估计总代价最小的节点进行搜索。A*算法使用一个优先队列来存储待扩展的节点,并通过启发函数来评估节点的优先级。直到找到终点或者队列为空,得到最优路径。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)