python动态演示蛮力法解决凸包问题

Posted 2021-11-29 whitehawk

最近开了算法课，但是我的算法着实不咋地，一直搞web和逆向，就没怎么编程。记录一下0.0

算法倒是不难实现，但是这个动态演示很烦，从纯粹的可视化小白，强行写完了，写完发现非常简单，只是自己不知道的函数太多了，哭了。。。。

蛮力法就不用解释了，通俗的说就是把所有可能试一遍。

凸包问题，就是将n个点中某几个点围成一个多边形，除了这n个点，其余的点都在这个多边形内。

核心算法其实就是一个行列式演变而来，后悔没学好线代。。。。。

参考：https://blog.csdn.net/u011001084/article/details/72768075

贴出我的代码：

import random
import matplotlib.pyplot as p

input = int(input(‘输入生成点的数量：‘))
dot = [[0]*3 for i in range(input)]
x = [[0]*2 for a in range(int(input * (input - 1) / 2))]
y = [[0]*2 for b in range(int(input * (input - 1) / 2))]
fg = p.figure()
cn = fg.add_subplot(1, 1, 1)
cn.set_xlim(0, 1000)
cn.set_ylim(0, 1000)
p.ion()
for i in range(input):
    dot[i][0] = random.randrange(1000)
    dot[i][1] = random.randrange(1000)
    dot[i][2] = 0
def judge(inp):
    n = 0
    for i in range(inp):
        for j in range(i+1, inp):
            a = dot[j][1] - dot[i][1]
            b = dot[i][0] - dot[j][0]
            c = (dot[i][0] * dot[j][1]) - (dot[i][1] * dot[j][0])
            sign1 = 0
            sign2 = 0
            x[n][0] = dot[i][0]
            x[n][1] = dot[j][0]
            y[n][0] = dot[i][1]
            y[n][1] = dot[j][1]
            n += 1
            for k in range(inp):
                if k == j or k == i:
                    continue
                if a*dot[k][0]+b*dot[k][1] == c:
                    sign1 += 1
                    sign2 += 1
                if a*dot[k][0]+b*dot[k][1] > c:
                    sign1 += 1
                if a*dot[k][0]+b*dot[k][1] < c:
                    sign2 += 1
                if (sign1 == (inp - 2)) or (sign2 == (inp - 2)):
                    dot[i][2] = 1
                    dot[j][2] = 1
                    cn.scatter(dot[i][0], dot[i][1], color=‘g‘, marker=‘.‘)
                    cn.scatter(dot[j][0], dot[j][1], color=‘g‘, marker=‘.‘)
                    cn.plot(x[n-1], y[n-1], color=‘b‘)
            cn.scatter(dot[i][0], dot[i][1], color=‘g‘, marker=‘.‘)
            cn.scatter(dot[j][0], dot[j][1], color=‘g‘, marker=‘.‘)
            cn.plot(x[n-1], y[n-1], color=‘r‘)
            p.pause(0.1)
            cn.lines.pop()
judge(input)
print("凸包极点：")
for i in range(input):
    if dot[i][2] == 1:
        print((dot[i][0], dot[i][1]))

　　

 

import random
import matplotlib.pyplot as p

input = int(input(‘输入生成点的数量：‘))
dot = [[0]*3 for i in range(input)]
x = [[0]*2 for a in range(int(input * (input - 1) / 2))]
y = [[0]*2 for b in range(int(input * (input - 1) / 2))]
fg = p.figure()
cn = fg.add_subplot(1, 1, 1)
cn.set_xlim(0, 1000)
cn.set_ylim(0, 1000)
p.ion()
for i in range(input):
    dot[i][0] = random.randrange(1000)
    dot[i][1] = random.randrange(1000)
    dot[i][2] = 0
def judge(inp):
    n = 0
for i in range(inp):
        for j in range(i+1, inp):
            a = dot[j][1] - dot[i][1]
            b = dot[i][0] - dot[j][0]
            c = (dot[i][0] * dot[j][1]) - (dot[i][1] * dot[j][0])
            sign1 = 0
sign2 = 0
x[n][0] = dot[i][0]
            x[n][1] = dot[j][0]
            y[n][0] = dot[i][1]
            y[n][1] = dot[j][1]
            n += 1
for k in range(inp):
                if k == j or k == i:
                    continue
                if a*dot[k][0]+b*dot[k][1] == c:
                    sign1 += 1
sign2 += 1
if a*dot[k][0]+b*dot[k][1] > c:
                    sign1 += 1
if a*dot[k][0]+b*dot[k][1] < c:
                    sign2 += 1
if (sign1 == (inp - 2)) or (sign2 == (inp - 2)):
                    dot[i][2] = 1
dot[j][2] = 1
cn.scatter(dot[i][0], dot[i][1], color=‘g‘, marker=‘.‘)
                    cn.scatter(dot[j][0], dot[j][1], color=‘g‘, marker=‘.‘)
                    cn.plot(x[n-1], y[n-1], color=‘b‘)
            cn.scatter(dot[i][0], dot[i][1], color=‘g‘, marker=‘.‘)
            cn.scatter(dot[j][0], dot[j][1], color=‘g‘, marker=‘.‘)
            cn.plot(x[n-1], y[n-1], color=‘r‘)
            p.pause(0.1)
            cn.lines.pop()
judge(input)
print("凸包极点：")
for i in range(input):
    if dot[i][2] == 1:
        print((dot[i][0], dot[i][1]))