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洞悉 Welzl 算法:巧妙构造最小包围球之法
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2023-12-19 06:33:50
探索未知,挑战极限,这是人类与生俱来的冲动。当我们面对浩瀚的宇宙和无垠的大海时,我们不禁会思考:如何才能找到一个点,使得它与所有其他点的距离之和最小?这就是最小包围球问题,一个看似简单却又充满挑战的几何问题。
在计算机图形学、机器人学和分子模拟等领域,最小包围球问题有着广泛的应用。为了解决这个问题,数学家和计算机科学家们提出了各种算法,其中 Welzl 算法以其简洁高效而备受推崇。
Welzl 算法是一种随机增量算法,它通过递归地选择点来构建最小包围球。算法的核心思想是:如果我们已经知道了一个最小包围球,那么当我们加入一个新的点时,最小包围球要么保持不变,要么需要扩展才能包含新的点。
为了更好地理解 Welzl 算法,让我们先来了解一下最小包围球的基本概念。在三维空间中,最小包围球是一个球体,使得所有给定点都在球体内部或球体表面上,并且球体的半径最小。
现在,让我们回到 Welzl 算法。算法的初始状态是一个空集合,因为没有任何点需要包围。当我们加入第一个点时,它就是最小包围球的中心,半径为 0。当我们加入第二个点时,最小包围球要么保持不变,要么扩展成一个更大的球体,以包含这两个点。
随着我们加入更多的点,最小包围球会不断扩展或保持不变。当我们加入所有点时,我们就找到了最小包围球。
Welzl 算法的伪代码如下:
def welzl(points):
"""
计算给定点集的最小包围球。
参数:
points: 点集。
返回值:
最小包围球。
"""
# 如果点集为空,则返回一个空包围球。
if not points:
return None
# 如果点集只有一个点,则该点就是最小包围球的中心,半径为 0。
if len(points) == 1:
return Ball(points[0], 0)
# 随机选择一个点作为最小包围球的中心。
center = random.choice(points)
# 将剩下的点划分为两组:在最小包围球内的点和在最小包围球外的点。
inside = []
outside = []
for point in points:
if distance(point, center) <= radius:
inside.append(point)
else:
outside.append(point)
# 如果所有点都在最小包围球内,则该最小包围球就是最终结果。
if not outside:
return Ball(center, radius)
# 在剩下的点中递归地计算最小包围球。
ball = welzl(outside)
# 如果递归得到的最小包围球包含了中心点,则该最小包围球就是最终结果。
if center in ball:
return ball
# 否则,将中心点添加到最小包围球中,并返回扩展后的最小包围球。
else:
return Ball(center, radius + distance(center, ball.center))
Welzl 算法的时间复杂度是 O(n^d),其中 n 是点集的大小,d 是空间的维度。对于三维空间,算法的时间复杂度是 O(n^3)。
Welzl 算法是一种非常高效的最小包围球算法,它在实践中得到了广泛的应用。希望这篇文章能帮助您更好地理解 Welzl 算法,并将其应用到您的实际项目中。