100种算法【Python版】第41篇——Chan‘s 算法
本文目录
- 1 算法说明
- 2 算法示例
- 3 python代码
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- 3.1 小数据集：纯python
- 3.2 大数据集：利用scipy.spatial.ConvexHull
- 4 算法应用
1 算法说明
Chan’s 算法由 Timothy M. Chan 于 1996 年提出，旨在提高计算凸包的效率，特别是在大规模数据集上。它结合了Gift Wrapping和Graham扫描，具有较好的性能，实现了更快的计算速度。
Chan’s 算法的基本思想
- 分组：将点集分成若干小组，对每组独立计算凸包。
- 合并：使用有效的合并策略（如 Jarvis March）将所有小组的凸包合并成一个整体凸包。
- 迭代：逐步增加小组大小，确保在可接受的时间内完成计算。
完整实现步骤
- 选择初始组大小：选择一个较小的组大小 m m