宽度优先搜索遍历凸包:Python处理mat到csv
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更新于2024-08-09
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"这篇资源介绍了如何使用宽度优先搜索法遍历凸包,并提供了Python读取MAT文件并转换为CSV文件的实例。文章还涉及到平衡二叉树的数据结构及其操作,以及快速凸包算法的伪码。"
在计算几何中,宽度优先搜索(Breadth-First Search, BFS)方法常被用来遍历凸包,特别是处理三维空间中的点集。在图8.20的场景中,这个方法用于找到点集S的凸包。凸包是一组点的集合,使得集合内任意两点的连接线段都在集合内部或边界上。在三维空间中,这通常涉及到构建多面体的表面。
文章提到了几种基本的平衡二叉树操作,它们对于快速访问和操作数据至关重要:
1. `.insert({key, value})`: 插入一个元素,如果关键值`key`已存在,则插入失败。
2. `.empty()`: 如果树为空,返回`TRUE`,否则返回`FALSE`。
3. `.find(key)`: 检索关键值为`key`的元素并返回其数据域。
4. `.erase(key)`: 删除关键值为`key`的元素。
快速凸包算法的步骤包括:
1. 初始化一个空的链表NS来存储新创建的面,一个空的链表Q来存储待处理的面。
2. 如果无法初始化一个四面体(一个基本的三维凸包单元),则返回`FALSE`。
3. 使用PARTITION函数将Q和NS进行分区,S为一个面结构。
4. 创建空的链表V存储可见面,平衡二叉树H存储临界边,链表L存储点集。
5. 当Q非空时,循环执行以下操作:找到与当前面F距离最远的点p,从凸包上找到p的可见面并存入V,同时将临界边插入到H中,标记F为已访问,并将其添加到V中。
6. 对于V中的每个面,寻找未访问的相邻面,标记为已访问并更新临界边。
算法的核心是通过BFS遍历,逐步构建凸包的边界,同时利用平衡二叉树H有效地存储和查找临界边。这个过程涉及到面与面之间的关系,以及在三维空间中确定点与面的位置关系。
此外,本文的作者还提供了相关的源码实现,涵盖了计算几何中的多个主题,如凸包、多边形、矩阵和向量运算等。对于计算几何初学者和专业人士来说,这些资源都是宝贵的参考资料。
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七231fsda月
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