算法分析与设计——分治法最近点对
分治法最近点对
分治法
分治法将一个难以直接解决的大问题划分成一些规模较小的子问题,分别求解各个子问题,再合并子问题的解得到原问题的解。
一般来说,分治法的求解过程由以下三个阶段组成:
- 划分:把规模为n的原问题划分为k个规模较小的子问题。
- 求解子问题:各个子问题的解法与原问题的解法通常是相同的,可以用递归的方法求解各个子问题,有时递归也可以用循环来实现。
- 合并:把各个子问题的解合并起来,合并的代价因情况不同有很大的差异,分治算法的效率很大程度上依赖于合并的实现。
最近点对问题
问题描述
设p1=(x1,y1),p2=(x2,y2),···,pn=(xn,yn)是平面上n个点构成的集合S,最近点对问题就是找出集合S中距离最近的点对。严格地说,最接近的点对可能多于一个,简单起见,找出一个即可。
应用实例
假设在一个金属片上钻n个大小一样的洞,如果洞的距离太近,金属就可能会断裂。可以通过任意两个洞的最小距离来估算金属断裂的概率。这种最小距离问题实际上也就是最近点对问题。
想法
最近点对的分治策略如下:
(1)划分:将集合S分成两个子集S1和S2根据平衡子问题原则,每个子集中大约有n/2个点,设集合S的最近对是pi和pj,则会出现以下三种情况:
- pi∈S1,pj∈S1,即最近对均在集合S1中;
- pi∈S2,pj∈S2,即最近对均在集合S2中;
- pi∈S1,pj∈S2,即最近对分别在集合S1和S2中。
(2)求解子问题:对于划分阶段的情况1和情况2可递归求解,如果最近对分别在两个子集中,在后边做讨论。
(3)合并:比较在划分阶段三种情况下的最近点对,取三者之中距离较小者为原问题的解。
下面讨论划分阶段的情况3:
为了将平面上的点集S分割为点的个数大致相同的两个集合,选取垂直线x=m来作分割线,其中m为S中各点x坐标的中位数。由此将S分割为S1和S2。递归地在S1和S2中求解最近对问题,分别得到S1中的最近距离d1和S2中的最近距离d2,令d=min(d1,d2。若S的最近对(p,q)之间的距离小于d,则p和q必定分属于集合S1和S2。那么,不妨设p∈S1,q∈S2,则p和q距离直线x=m的距离均小于d,所以,可以将求解限制在以x=m为中心,宽为2d的垂直带P1和P2中,垂直带之外的任何点对之间的距离都一定大于d。
假设点p(x,y)是集合P1和P2中y坐标最小的点,则点p可能在P1中也可能在P2中,现在需要找出来和点p之间小于d的点,显然这样的点的y坐标一定位于区间[y,y+d]之间,而且这样的点不会超过8个,因为P1和P2中点的相互之间的距离至少为d,如下图所示。
所以,可以将P1和P2中的点按照y坐标升序排列,顺序地处理P1和P2中的点p(x,y),在y坐标区间[y,y+d]内最多取出8个候选点,计算它们和点p之间的距离。
算法
简单起见,假设点集S已按照x坐标升序排列,伪代码描述如下:
输入:按x坐标升序排列的n个点的集合S
输出:最近点对的距离
- 如果n等于2,则返回(x1,y1)和(x2,y2)之间的距离,算法结束;
- 划分:m=S中各点x坐标的中位数;
- d1=计算{(x1,y1),···,(xm,ym)}的最近对距离;
- d2=计算{(xm,ym),···,(xn,yn)}的最近对距离;
- d=min{d1,d2};
- 依次考察集合S中的点p(x,y),如果x<=xm并且x>=xm-d,则将点p放入集合P1中;如果x>xm并且x<=xm+d,则将点p放入集合P2中;
- 将集合P1和P2按y坐标升序排列;
- 对集合P1和P2中的每个点p(x,y),在y坐标区间[y,y+d]内最多取出8个候选点,计算与点p的最近距离d3;
- 返回min{d,d3};
源代码
#include<iostream>
#include<math.h>
#include<stdlib.h>using namespace std;int M[2], N[2], P[2], Q[2];typedef struct point
{double x,y;
}point;void Qsortx(point *A, int low, int high){double tempx, tempy;int i = low, j = high;if(low < high){tempx = A[i].x;tempy = A[i].y;while(i != j){while(j > i && A[j].x > tempx)j--;if(i < j){A[i].x = A[j].x;A[i].y = A[j].y;i++;}while(i < j && A[i].x < tempx)i++;if(i<j){A[j].x = A[i].x;A[j].y = A[i].y;j--;}A[i].x = tempx;A[i].y = tempy;Qsortx(A,low,i-1);Qsortx(A,i+1,high);}}}
void Qsorty(point *A, int low, int high){double tempx, tempy;int i = low, j = high;if(low < high){tempx = A[i].x;tempy = A[i].y;while(i != j){while(j > i && A[j].y > tempy)j--;if(i<j){A[i].x = A[j].x;A[i].y = A[j].y;i++;}while(i < j && A[i].y < tempy)i++;if(i < j){A[j].x = A[i].x;A[j].y = A[i].y;j--;}A[i].x = tempx;A[i].y = tempy;Qsorty(A,low,i-1);Qsorty(A,i+1,high);}}}double d(point p1, point p2){double dx, dy, dm;dx = p1.x - p2.x;dy = p1.y - p2.y;dm = pow(dx,2) + pow(dy,2);return sqrt(dm);}void printarry(point *points, int n){for(int i=0; i < n; i++){cout<<"("<<points[i].x<<","<<points[i].y<<")";}cout<<endl;cout<<endl;}double cp(point *S,point *Y,int low,int high){int e, r, mid, k = 0, n=high-low+1;double x0, min, minl, minr, minlr;point T[n];mid = (low + high) / 2;x0 = S[mid].x;if(n == 2){return d(S[low], S[high]);M[0] = low;M[1] = high;}if(n == 3){double d1, d2, d3;d1 = d(S[low], S[low+1]);d2 = d(S[low], S[low+2]);d3 = d(S[low+1], S[low+2]);if(d1<=d2){min = d1;M[0] = low;M[1] = low+1;}else{min = d2;M[0] = low;M[1] = low+2;}if(min > d3){min = d3;M[0] = low + 1;M[1] = low + 2;}}else{minl = cp(S, Y, low, mid);N[0] = M[0];N[1] = M[1];minr = cp(S, Y, mid+1, high);P[0] = M[0];P[1] = M[1];if(minl <= minr){min = minl;Q[0] = N[0];Q[1] = N[1];}else{min = minr;Q[0] = P[0];Q[1] = P[1];}for(int i = 0; i < n; i++){if(fabs(Y[i].x-x0) <= min){T[k].x = Y[i].x;T[k].y = Y[i].y;k++;}}minlr = 2*min;for(int i=0;i<k;i++){int jj;if((i+7) < k)jj=i+7;else jj = k;for(int j = i+1; j < jj; j++){double dd = d(T[i], T[j]);if(dd<minlr){minlr = dd;e = i;r = j;}}}if(minlr < min){min = minlr;for(int i = 0; i < n; i++){if(T[e].x == S[i].x && T[e].y == S[i].y)Q[0] = i;}for(int j = 0; j < n; j++){if(T[r].x == S[j].x && T[r].y == S[j].y)Q[1] = j;}}}return min;}int main(){int n;int f = 1;double mini;cout<<"请输入点的个数:"<<endl;while(f){cin>>n;if(n <= 3)cout<<"非法输入!请重新输入:"<<endl;else{f = 0;break;}}point S[n], Y[n];cout<<"请输入这"<<n<<"个点的坐标:"<<endl;for(int i = 0; i < n; i++){cin>>S[i].x>>S[i].y;}Qsortx(S, 0, n-1);for(int i = 0; i < n; i++){Y[i].x = S[i].x;Y[i].y = S[i].y;}Qsorty(Y, 0, n-1);printarry(S, n);printarry(Y, n);mini = cp(S, Y, 0, n-1);cout<<"最近的兩個點是:"<<endl;cout<<"("<<S[Q[0]].x<<","<<S[Q[0]].y<<")"<<"<----->"<<"("<<S[Q[1]].x<<","<<S[Q[1]].y<<")"<<endl;cout<<endl;cout<<"最近点对的距离为:"<<mini<<endl;system("pause");return 0;}
算法分析
应用分治算法求解含有n个点的最近对问题,由于划分阶段的情况1和情况2可递归求解,情况3的时间代价是O(n),合并子问题解的时间代价是O(1),则算法的时间复杂度可由下边的递推式表示:
可得T(n)=O(nlogn)。
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