关于求平面点集凸包的一个O(n)时间算法的商榷

王志强等于1998年提出了一个计算平面点集凸包的新算法，并且声称该算法的最坏时间复杂度为O(n)，从而为张性时间排序提供了可能性，该文对王志强等提出的求平面点集凸包算法的时间分析提出了不同观点，进一步明确了平面集凸包算法和排序算法的时间下界为Ω(nlogn).     

求平面点集最近点对的一个改进算法

文中对Ｐｒｅｐａｒａｔａ和Ｓｈａｍｏｓ在１９８５年提出的求平面点集最近点对的一个分治算法进行了改进，使原来 归并时最多需计处３ｎ对点对的距离，改进的为最多只需计算２ｎ     

求平面点集凸壳的一个最优算法

本文提出了一个求平面点集凸壳的格雷厄姆方法的一个改进算法。算法首先按照格雷厄姆方法将点集中的点进行分类，将分类后的点连成一个特殊的简单多边形，然后删去简单多边形的单个凹点、连续凹点，产生新的简单多边形，再删去新简单多边形的单个凹点及连续凹点，循环往复，最后得到的凸多边形即为点集凸壳的边界。本算法理论严密，易于理解，易于实现，时间复杂性也是。     

确定平面点集凸包的一类最优算法

确定平面点集的凸包问题在计算机图形学、图象处理、ＶＬＳＩ设计与ＣＡＤ／ＣＡＭ等众多领域中有广泛的应用，多年来人们一直在寻找此问题的决策算法。     

平面点集凸包的最优实时算法

在星形多边形性质的基础之上,根据凸多边形是特殊的星形多边形,以星点为中心,以分别平行于x轴和y轴的直线作为相对坐标系的坐标轴,将平面区域划分为四个区,依据新的点与有向线段之间关系的判别式,从而简便快速地分离内部点和外部点,对外部点快速找到支撑点,提出了平面点集的最优实时算法,其时间复杂度为O(n).它同样适用于多边形并具有相同的时间复杂度.它还便于控制结果凸包的方向,只需调整初始三角形的方向即可,算法其它部分无需修改.算法具有高效、稳定等特点,从而在结合崔国华等的理论基础之上为找到一种线性的排序算法提供了实际的可能性.在文中的结论部分提供了本文算法和经典的Graham算法及堆式排序算法的执行时间的比较.     

平面点集凸包快速构建算法的研究

文章提出了一种提高构建凸包速度的新方法。该算法生成一个网格来管理离散点,在淘汰明显不位于凸包上的点时,将对离散点的取舍转换为对格的取舍,计算工作量只与离散点的范围及网格的密度有关,与离散点的数目无关;同时对点集也进行了初略的排序。在求取剩余点集的凸包时,采用了一种先分段求取凸包边界,最后将这些边界合并成凸包的方法,该方法充分利用了剩余点集所具有的有序性。     

求解简单多边形和平面点集凸包的新算法

沿一定方向遍历凸多边形的边,其内部在边的同一侧。本文依据凸多边形的这一特性,提出求解简单多边形凸包的新算法,进而扩展得到求解平面点集凸包的新算法。新点集凸包算法先找到点集的极值点,得到极值点间的候选点子集,再求得相邻极值点间的有序凸包点列,最后顺序连接极值点间的有序凸包点列,得到凸包。新算法达到目前平面点集凸包问题的渐进最好算法的时间复杂度O（n log h）,其中,n为平面点集的点数,h为平面点集凸包的顶点数。相比相同复杂度的凸包算法,新算法简单、易于实现。又由于是顺序求得凸包上的点,新算法还具有更易于实现基于其上的有效空间算法的优点。     

基于有序简单多边形的平面点集凸包快速求取算法

凸包问题是计算几何的基本问题之一，在许多领域均有应用。传统平面点集凸包算法和简单多边形凸包算法平行发展，互不相干。本文将改进的简单多边形凸包算法应用于平面点集凸包问题中，提出了新的点集凸包算法。该算法首先淘汰掉明显不位于凸包上的点，然后对剩余点集排序，再将点集按照一定顺序串联成有序简单多边形，最后利用前瞻回溯方法搜索多边形凸包，从而得到点集的凸包。本文算法不仅达到了Ｏ的理论时间复杂度下限，而且算法     

改进的三维点集凸包求取算法

为提高三维点集凸包的求取效率,提出充分利用凸包极值点和性质改进的三维点集凸包求取算法.首先,求出三维点集中的极值点,并由它们形成初步凸包;其次,根据初步凸包与点的位置关系,排除其内部点;最后,依次考察其外部点,求出符合要求的点集、棱边集和面集,并对凸包进行扩展,得到凸包的点集、棱边集和面集.与普通算法进行时间的复杂度分析比较及实验表明,该算法效率较高.     

平面海量散乱点集凸壳算法

凸壳作为计算几何的一种基本的结构,对GIS的数据分析有着重要作用。在分析传统的凸壳算法的基础上,提出新的凸壳算法,即金字塔算法。同时采用3种快速算法提高执行效率。通过大量实验数据对比说明,算法对求平面海量散乱点集的凸壳非常有效,点集为10^7数量级的执行时间在主频为2．00GHz计算机上仅为3s～4s。     

一种高效的平面点集凸包递归算法

凸包是计算几何的基本结构, 在许多图形图像相关领域得到了广泛应用. 本文提出了一种简单快速的平面点集凸包算法, 使用了主成分分析法(Principle component analysis, PCA)对点集进行预处理, 并研究了适用的排序规则和凸包边缘点判定原则. 该算法已成功应用于一光栅投影三维形貌快速测量系统,对相位干涉图中密集残留点所形成的最小凸包进行提取. 系统将提取的凸包区域进行掩码标记, 从而避免密集残留点造成相位展开错误, 保证了三维形貌重构的准确性. 实验结果表明, 该算法准确可靠, 并且运行效率较高.     

基于栅格划分构建平面点集凸壳的算法研究

提出了一个构建平面点集凸壳的新算法。该算法用栅格阵列将待处理点集划分成若干个子集,这样凸壳可以由部分位于点集边缘的子集确定;然后按逆时针顺序逐步处理这些子集,得到一个包含待处理点集的简单多边形,删除凹顶点后就得到待处理点集的凸壳。由于只对点集边缘的点进行局部处理,从而提高了构建凸壳的效率。在最坏情况下该算法的时间复杂度为O(NlogN)。     

一种改进的构建凸包的分治算法

本文为构建离散点的凸包提出了一种改进的分治算法，它在查找每一个凸包顶点的同时，通过去除若干非凸包顶点来迅速减小问题的规模。本文对该算法的正确性给出了严格的证明。     

海量平面点集凸壳的快速算法

提出并证明了凸壳的城堡定理，设计并实现了城墙的快速搜索算法。该算法可以作为海量平面点集凸壳计算的数据预处理过程。在计算海量平面点集凸壳时，可以先用该算法从点集中筛选出一小部分点作为候选点集，再用其他凸壳算法就可以很快地计算出整个点集的凸壳。     

论二维点集或线段集凸壳生成算法改进与优化的同构化方向

本文指出了迄今为止的现行二维点集或线段集（包括：多边形、封闭折线、半封闭折线、开放线段集等）凸壳生成算法的共同弱点;提出了可改进与优化凸壳算法的同构化凸壳构造基本定理。进而,基于同构化凸壳构造基本定理,阐明了有限二维点集或线段集凸壳生成算法改进与优化的同构化方向,应当是：第一,使凸壳极点（或称顶点）分布域极小化,即让包含凸壳极点的判定区域尽可能小;使极点判定对象直接化,即让所判定对象尽可能接近当前所寻极点。第二,尽力对有可改造潜力的优秀串行凸壳算法施以并行化改造和创新。     

海量数据凸壳快速优化算法研究

分析描述加速凸壳算法的基本思想.在分析传统的加速凸壳算法的基础上,根据加速算法剔除内点的时机将加速算法分成静态加速算法和动态加算法.同时阐述了动态加速算法的应用条件,并将动态加速算法应于金字塔凸壳算法之中.通过大量实验数据对比说明动态加速算法对提高平面海量散乱点集的生成速度非常有效。