计算几何中的凸包求解算法

资 源 简 介

计算几何中的凸包求解算法

详 情 说 明

计算几何中的凸包求解算法用于确定一组点的最小凸多边形边界。高效且易于使用的凸包算法在图形学、路径规划等领域应用广泛。

常见的凸包求解算法包括：

Graham扫描法：首先找到最低点作为基准，按极角排序后依次处理，剔除不满足凸性的点。时间复杂度为O(n log n)，适合大多数场景。

Andrew算法（单调链法）：通过上下两次扫描分别构造凸包的上半部分和下半部分，效率稳定且易于实现。

Jarvis步进法（包裹法）：从最左点开始，逐步寻找下一个凸包顶点。虽然时间复杂度为O(nh)（h为凸包顶点数），但在点集规模较小时表现良好。

对于编程实现，许多库（如Python的`scipy.spatial.ConvexHull`或C++的CGAL）已内置高效凸包求解功能，用户只需传入点集即可直接调用，无需手动实现底层逻辑。选择合适的算法需权衡数据规模与性能需求。