最近点对分治法
二维空间最近点对问题的分治算法伪代码

间的最近距离。
常用的解决方式是分治算法。
以下是分治算法的伪代码表示:假设我们的输入是一组点集,我们将它划分为几个部分,然后在每一部分内应用我们的搜索策略,最后将结果合并以得到整个点的最接近对。
```pythonfunction KPPSearch(points, k)if points is empty or k is 1return (points[0], points[0])else if k is 2return min(minDistance(points[left], points[right]), minDistance(points[right], points[middle]))mid = partition(points)closest = minDistance(points[mid], points[left])if k is 3 or closest is greater than 0return (mid, left)elseleftLeft = minDistance(points[left], points[leftLeft])leftRight = minDistance(points[left], points[leftRight])if leftLeft is greater than 0 and leftRight is greater than 0return (leftLeft, leftRight)elsereturn (left, leftRight)function partition(points)pivot = points[0]left = []middle = []right = []for point in points:if point is less than pivot in Euclidean distance:append(point to left)else:append(point to middle)for point in middle:append(point to right)return pivot, left, middle, right```上述伪代码中的主要步骤包括:分治法的核心步骤`partition`函数用于将数据集分为三部分,并且根据选择的"轴"进行划分;然后在每一个部分内,我们会使用这个方法进行搜索。
分而治之算法---距离最近的点对

距离最近的点对给定n 个点(xi,yi)(1≤i≤n),要求找出其中距离最近的两个点。
例14-7 假设在一片金属上钻n 个大小一样的洞,如果洞太近,金属可能会断。
若知道任意两个洞的最小距离,可估计金属断裂的概率。
这种最小距离问题实际上也就是距离最近的点对问题。
通过检查所有的n(n- 1 ) / 2对点,并计算每一对点的距离,可以找出距离最近的一对点。
这种方法所需要的时间为(n2 )。
我们称这种方法为直接方法。
图1 4 - 1 3中给出了分而治之求解算法的伪代码。
该算法对于小的问题采用直接方法求解,而对于大的问题则首先把它划分为两个较小的问题,其中一个问题(称为A)的大小为「n /2ù,另一个问题(称为B)的大小为「n /2ù。
初始时,最近的点对可能属于如下三种情形之一: 1) 两点都在A中(即最近的点对落在A中);2) 两点都在B中;3) 一点在A,一点在B。
假定根据这三种情况来确定最近点对,则最近点对是所有三种情况中距离最小的一对点。
在第一种情况下可对A进行递归求解,而在第二种情况下可对B进行递归求解。
if (n较小) {用直接法寻找最近点对R e t u r n ; }// n较大将点集分成大致相等的两个部分A和B确定A和B中的最近点对确定一点在A中、另一点在B中的最近点对从上面得到的三对点中,找出距离最小的一对点图14-13 寻找最近的点对为了确定第三种情况下的最近点对,需要采用一种不同的方法。
这种方法取决于点集是如何被划分成A、B的。
一个合理的划分方法是从xi(中间值)处划一条垂线,线左边的点属于A,线右边的点属于B。
位于垂线上的点可在A和B之间分配,以便满足A、B的大小。
例2-8 考察图14-14a 中从a到n的1 4个点。
这些点标绘在图14-14b 中。
中点xi = 1,垂线x = 1如图14-14b 中的虚线所示。
虚线左边的点(如b, c, h, n, i)属于A,右边的点(如a, e, f, j, k, l) 属于B。
1007分治法(最近点对)

由此可得:
C11 C12 C 21 C 22
A11 B11 A12 B21 A11 B12 A12 B22 A21 B11 A22 B21 A21 B12 A22 B22
Strassen矩阵乘法
(1 ) C12 A11 AO B11 B12 n 2 C11 T ( 12 n) 2 C 7 T ( n / 2 ) O ( n ) n2 C A A B B 22 22 21 22 21 21 M 1 A11 ( B12 B22 ) T(n)=O(nlog7) =O(n2.81)较大的改进 C11 M 5 M 4 M 2 M 6 M 2 ( A11 A12 ) B22
规模较小的情况
n=2
规模较小的情况
n=4
规模较小的情况
n=4
规模较小的情况
n=8
规模较小的情况
n=8
规模较大的情况
当k>0时,将2k×2k棋盘分割为4个2k-1×2k-1 子棋盘(a)所示。 特殊方格必位于4个较小子棋盘之一中,其余3个子棋盘中无特 殊方格。为了将这3个无特殊方格的子棋盘转化为特殊棋盘, 可以用一个L型骨牌覆盖这3个较小棋盘的会合处,如 (b)所 示,从而将原问题转化为4个较小规模的棋盘覆盖问题。递归 地使用这种分割,直至棋盘简化为棋盘1×1。
Strassen矩阵乘法
传统方法:O(n3)
A和B的乘积矩阵C中的元素C[i,j]定义为:C[i][ j ] A[i][ k ]B[k ][ j ]
k 1 n
若依此定义来计算A和B的乘积矩阵C,则每计 算C的一个元素C[i][j],需要做n次乘法和n-1次 加法。因此,算出矩阵C的 个元素所需的计算 时间为O(n3)
最近点对问题

最近点对问题I.一维问题:一、问题描述和分析最近点对问题的提法是:给定平面上n个点,找其中的一对点,使得在n个点组成的所有点对中,该点对间的距离最小。
严格的讲,最接近点对可能多于1对,为简单起见,只找其中的1对作为问题的解。
简单的说,只要将每一点与其它n-1个点的距离算出,找出达到最小距离的2点即可。
但这样效率太低,故想到分治法来解决这个问题。
也就是说,将所给的平面上n个点的集合S 分成2个子集S1和S2,每个子集中约有n/2个点。
然后在每个子集中递归的求其最接近的点对。
这里,关键问题是如何实现分治法中的合并步骤,即由S1和S2的最接近点对,如何求得原集合S中的最接近点对。
如果组成S的最接近点对的2个点都在S1中或都在S2中,则问题很容易解决,但如果这2个点分别在S1和S2中,问题就不那么简单了。
下面的基本算法中,将对其作具体分析。
二、基本算法假设用x轴上某个点m将S划分为2个集合S1和S2,使得S1={x∈S|x<=m};S2={x ∈S|x>m}。
因此,对于所有p∈S1和q∈S2有p<q。
递归的在S1和S2上找出其最接近点对{p1,p2}和{q1,q2},并设d=min{|p1-p2|,|q1-q2|}。
由此易知,S中的最接近点对或者是{p1,p2},或者是{q1,q2},或者是某个{p3,q3},其中p3∈S1且q3∈S2。
如下图所示:S1 S2p1 p2 p3 q1 q2 q3图1 一维情形的分治法注意到,如果S的最接近点对是{p3,q3},即|p3-q3|<d,则p3和q3两者与m的距离不超过d,即|p3-m|<d,|q3-m|<d。
也就是说,p3∈(m-d,m],q3∈(m,m+d]。
由于每个长度为d的半闭区间至多包含S1中的一个点,并且m是S1和S2的分割点,因此(m-d,m]中至少包含一个S中的点。
同理,(m,m+d]中也至少包含一个S中的点。
数据结构与算法之最近点对

思路:结合分治法 首先将输入的坐标组按x轴值用快接读出的x轴中值m 将坐标数组分为两部分 分别处理两个子段 两子部分返回最小的两点长度leng1,leng2 得到暂时最小的两点长度leng,为MIN(leng1,leng2) 这是两个两点p、q在同一个子集情况
然后就是求两个点p、q不在同一个子集的情况 使用两个游标i、j从m和m+1遍历两个子段 由于两个子集也为有序的 若两点横轴距离大于leng或者讨论满足横轴距离 和纵轴距离都小于leng的达到6个,可以跳出内 层遍历循环
leng1=maxLength(a,low,m); leng2=maxLength(a,m+1,high); leng=leng1<leng2?leng1:leng2; for (i=m;i>low-1;i--) for (num=6,j=m+1;j<high+1;j++) { if (a[j][1]-a[i][1]>leng) continue; if (a[j][0]-a[i][0]>leng || num==0) break; x=a[j][0]-a[i][0]; y=a[j][1]-a[i][1]; z=sqrt(x*x+y*y); num--; if (z<leng) leng=z; }
分治法二(平面最近点对)

分治法⼆(平⾯最近点对)上篇⽂章介绍了分治法的概念和基本解题步骤,并附加了⼀个例题帮助⼤家了解分治法的基本思想,在这篇⽂章中,我将对分治法的另⼀个经典问题进⾏分析,希望我的⽂章能够将今天的主题解释清楚。
接下来我将⽤三种不同的⽅法求解“平⾯最近点对”问题。
问题描述:在⼀个平⾯上随机分布着 n 个点,现给定 n 个点的坐标,要求给出最近的两个点之间的距离。
⽅法⼀:原始⽅法题⽬要求求出最近的两点之间的距离,先整理⼀下已知的线索:⾸先点的总个数为 n ;其次已知 n 个点的坐标。
掌握了每个点的坐标,就相当于间接地掌握了任意两点之间的距离。
假设两个点为 A : ( x1 , y1 ) , B : ( x2 , y2 ) ,两点间的距离为 distance ,根据平⾯坐标系中的两点间距离公式可得:distance ^ 2 = ( x1 - x2 ) ^ 2 + ( y1 - y2 ) ^ 2,运⽤该公式对每两个点的距离进⾏计算,并不断更新最⼩值 min_distance 。
核⼼代码为:这个⽅法很直观也最容易想到,不过,由以上的两层循环可知,该⽅法的时间复杂度为 o ( n ^ 2 ) ,当 n 的值不断增⼤时,这个⽅法处理起来就显得⼒不从⼼了。
因此我们必须寻找另⼀种更有效的⽅法,或者在此⽅法上进⾏适当的改进。
接下来⼀起了解⼀下第⼆种⽅法--分治法⽅法⼆:分治法为了做到有理有据,正式叙述解法之前,我得再啰嗦⼏句选择分治法的原因,希望不会引起⼤家的反感。
在本问题中,需要求得最近两点之间的距离,整个问题的规模为 n 个点,不妨将这 n 个点⼀分为⼆,就变成两个求解 n /2 个点规模下最近点对的距离问题,如此不断缩⼩规模,当变成两个点的规模下求解最近点对问题时,显⽽易见,即为这两个点的距离,这样随着问题规模的缩⼩解决的难易程度逐渐降低的特征正是可以⽤分治法解答的问题所具备的特征。
接下来,我们按照分治法解题步骤分割--求解--合并分析这个问题。
用分治法解决最近点对问题:python实现

⽤分治法解决最近点对问题:python实现 最近点对问题:给定平⾯上n个点,找其中的⼀对点,使得在n个点的所有点对中,该点对的距离最⼩。
需要说明的是理论上最近点对并不⽌⼀对,但是⽆论是寻找全部还是仅寻找其中之⼀,其原理没有区别,仅需略作改造即可。
本⽂提供的算法仅寻找其中⼀对。
解决最近点对问题最简单的⽅法就是穷举法,这样时间复杂度是平⽅级,可以说是最坏的策略。
如果使⽤分治法,其时间复杂度就是线性对数级,这样⼤⼤提⾼了效率。
⾸先⽤分治法解决该问题的基本思路可以参考 /lishuhuakai/article/details/9133961 ,说的很详细,但⼤致思路就是先根据x轴把所有点平分,然后分别在每⼀部分寻找最近点对,最后通过⽐较选⼀个最⼩的。
当然其中最核⼼的地⽅是跨域求距离,原⽂写的很清楚,在此就不再赘述了。
以下是代码:from math import sqrtdef nearest_dot(s):len = s.__len__()left = s[0:len/2]right = s[len/2:]mid_x = (left[-1][0]+right[0][0])/2.0if left.__len__() > 2: lmin = nearest_dot(left) #左侧部分最近点对else: lmin = leftif right.__len__() > 2: rmin = nearest_dot(right) #右侧部分最近点对else: rmin = rightif lmin.__len__() >1: dis_l = get_distance(lmin)else: dis_l = float("inf")if rmin.__len__() >1: dis_2 = get_distance(rmin)else: dis_2 = float("inf")d = min(dis_l, dis_2) #最近点对距离mid_min=[]for i in left:if mid_x-i[0]<=d : #如果左侧部分与中间线的距离<=dfor j in right:if abs(i[0]-j[0])<=d and abs(i[1]-j[1])<=d: #如果右侧部分点在i点的(d,2d)之间if get_distance((i,j))<=d: mid_min.append([i,j]) #ij两点的间距若⼩于d则加⼊队列if mid_min:dic=[]for i in mid_min:dic.append({get_distance(i):i})dic.sort(key=lambda x: x.keys())return (dic[0].values())[0]elif dis_l>dis_2:return rminelse:return lmin# 求点对的距离def get_distance(min):return sqrt((min[0][0]-min[1][0])**2 + (min[0][1]-min[1][1])**2)def divide_conquer(s):s.sort(cmp = lambda x,y : cmp(x[0], y[0])) nearest_dots = nearest_dot(s)print nearest_dots测试⼀下,⽐如说要找这些点中最近的⼀对s=[(0,1),(3,2),(4,3),(5,1),(1,2),(2,1),(6,2),(7,2),(8,3),(4,5),(9,0),(6,4)]运⾏⼀下divide_conquer(s),最终打印出[(6, 2), (7, 2)],Bingo。
最近点对算法

最近点对算法1. 简介最近点对算法(Closest Pair Algorithm)是一种用于找到平面上最近的两个点的算法。
该算法可以在给定一组点的情况下,找到距离最近的两个点,并计算出它们之间的距离。
最近点对问题在计算几何学、图像处理、数据挖掘等领域中具有广泛应用。
例如,在地理信息系统中,可以使用最近点对算法来查找距离最近的两个地理位置;在机器视觉中,可以使用该算法来寻找图像中距离最接近的两个特征点。
2. 算法思想最近点对算法采用分治策略,将问题划分为多个子问题,并通过递归求解子问题来得到整体解。
其基本思想可以概括为以下步骤:1.将所有点按照横坐标进行排序。
2.将排序后的点集平均划分为左右两部分,分别称为P_left和P_right。
3.分别在P_left和P_right中递归求解最近点对。
4.在左右两部分求得的最近点对中,选择距离更小的那一对作为候选解。
5.在区间[P_left[-1].x, P_right[0].x]内,查找可能的更近点对。
6.比较候选解与新找到的更近点对,选择距离更小的那一对作为最终解。
3. 算法实现3.1 数据结构在实现最近点对算法时,需要定义合适的数据结构来表示点。
常见的表示方法是使用二维数组或类对象。
以下是使用类对象来表示点的示例代码:class Point:def __init__(self, x, y):self.x = xself.y = y3.2 算法步骤3.2.1 排序首先,将所有点按照横坐标进行排序。
可以使用快速排序或归并排序等算法来实现排序功能。
def sort_points(points):# 使用快速排序按照横坐标进行排序# ...3.2.2 分治求解将排序后的点集平均划分为左右两部分,并递归求解最近点对。
def closest_pair(points):n = len(points)# 如果点集中只有两个点,则直接返回这两个点和它们之间的距离if n == 2:return points, distance(points[0], points[1])# 如果点集中只有三个点,则直接计算出最近点对if n == 3:d1 = distance(points[0], points[1])d2 = distance(points[0], points[2])d3 = distance(points[1], points[2])if d1 <= d2 and d1 <= d3:return [points[0], points[1]], d1elif d2 <= d1 and d2 <= d3:return [points[0], points[2]], d2else:return [points[1], points[2]], d3# 将点集平均划分为左右两部分mid = n // 2P_left = points[:mid]P_right = points[mid:]# 分别在左右两部分递归求解最近点对closest_pair_left = closest_pair(P_left)closest_pair_right = closest_pair(P_right)# 在左右两部分求得的最近点对中,选择距离更小的那一对作为候选解if closest_pair_left[1] < closest_pair_right[1]:min_pair, min_distance = closest_pair_leftelse:min_pair, min_distance = closest_pair_right3.2.3 查找更近点对在区间[P_left[-1].x, P_right[0].x]内,查找可能的更近点对。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
假设在一片金属上钻n 个大小一样的洞,如果洞太近,金属可能会断。
若知道任意两个洞的最小距离,可估计金属断裂的概率。
这种最小距离问题实际上也就是距离最近的点对问题。
如果不用分治法,问题非常容易解决。
也就是蛮力法。
代码如下:#include <stdio.h>#include <math.h>typedef struct TYPE{double x, y;} Point;float dist(Point a,Point b){return (float)sqrt((float)(a.x-b.x)*(a.x-b.x)+(a.y-b.y)*(a.y-b.y));}float nearest(Point* points, int n) {float temp,near1=10000;int i,j;if(n==1) {printf("不可能");return 0;}else{for(i=0; i<n-1; i++)for(j=i+1; j<n; j++){{temp=dist(points[i],points[j]);near1=(near1>temp)?temp:near1;}}return near1;}}int main(){int n, i;double d;printf("输入点的个数:");scanf("%d", &n);Point a[10000];while (n){for (i = 0; i < n; i++)scanf("%lf%lf", &(a[i].x), &(a[i].y));d = nearest(a,n);printf("%.2lf\n", d);scanf("%d", &n);}return 0;}但是本题是用分治法,我也参考了网上很多资料,他们要求对纵坐标进行排序,可能是为了对求右边的问题的点扫描用for 循环,但我发现那算法就不对,但愿是我的还没有完全明白按纵坐标排序的原因,我参考的资料:/p-198711591.html?qq-pf-to=pcqq.c2c 代码如下:#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <math.h>#define MAX_POINTS 100000 /*坐标点数的最大值*/#define MAX_TEST 100 /*最大测试次数*/typedef struct { /*定义坐标点*/float x;float y;}Point;float dist(Point a, Point b) { /*求两个坐标点之间的距离*/returnsqrt((float)(a.x-b.x)*(a.x-b.x)+(a.y-b.y)*(a.y-b.y));}float Nearest(Point* points, int n){ /*求最小距Nearest的函数*/float temp1,temp2,temp3,temp,nearest;float left,right,d;int i,j;if(n==1) printf("距离为0"); /*一个点情形,返回值模拟0。
也可以用retrun 0来代替*/if(n==2) return dist(points[0], points[1]); /*两个点情形,调用dist函数*/if(n==3){ /*三个点情形时,分别计算出距离,然后两两比较*/temp1=dist(points[0], points[1]);temp2=dist(points[0], points[2]);temp3=dist(points[1], points[2]);returntemp3<((temp1<temp2)?temp1:temp2)?temp3:((temp1<tem p2)?temp1:temp2);}/*多于3点的情形,用分治法*/left=Nearest(points,n/2); /*递归求解求左边点对的最小距离*/right=Nearest(&points[n/2],n-n/2); /*递归求解求右边点对的最小距离*/d=left<right?left:right;/*综合中间带求得最小距离*///将P1和P2中所有S的点按其x坐标排好序,则对P1中所有点p,//对排好序的点列作一次扫描,就可以找出所有最接近点对的候选者,//对P1中每一点最多只要检查P2中排好序的相继6个点。
nearest=d;for(i=0;i<n/2;i++)/* 通过扫描子集一中每个点检查子集二中与其距离在d之内的所有点(最多6个)以完成合并*/for(j=n/2;j<n&&(fabs(points[j].y-points[i].y)<d);j++){ //跨场地的点对的y轴值的差的绝对值与d比较temp=dist(points[i],points[j]);nearest=nearest<temp?nearest:temp;}return nearest;}int compx(const void* a, const void* b) { //定义比较函数,常量指针const指向的区域*a,*b不可修改,大于,返回>0;小于,返回<0;相等,返回0/*实现按x排序*/return ((Point*)a)->x-((Point*)b)->x;}int compy(const void* a, const void* b) { /*实现按y排序*/return ((Point*)a)->y-((Point*)b)->y;}void main() {int i,j=0,numPoints;Point points[MAX_POINTS];//类point的数组,用来存放点对float result[MAX_TEST]; /*定义一个每次测试结果的数组*/for(i=0;i<MAX_TEST;i++) result[i]=-1;//初始化测试结果,全部设置为-1printf("请输入数据:\n");while(1){ /*进行多次测试*/ loop: printf("请输入你要在金属板上钻孔的个数:");scanf("%d", &numPoints);if(!numPoints) break;//如果输入点数0,跳出循环if(numPoints<0||numPoints>MAX_POINTS) {printf("非法输入,请重新输入点的个数!\n"); /*报错!*/goto loop;}printf("请依次输入各圆孔中心点的x,y坐标:\n");for(i=0; i<numPoints; i++) { /*输入点的数量及点的坐标值*/printf("请输入第%d个圆孔中心点的x,y轴坐标:",i+1);scanf("%f %f", &points[i].x, &points[i].y);printf("\n");}/*预先将S中的n个点依其x坐标排序好,方便画出中间线,使得场地点数大致相等。
*/qsort(points, numPoints, sizeof(Point), compx);//compx为指针,是指向compx函数,用于确定排序的顺序//编译器函数库自带的快速排序函数qsort(points, numPoints/2, sizeof(Point), compy);//对y轴点对上半部分排序qsort(points+numPoints/2,numPoints-numPoints/2,sizeof(Poin t),compy);//对y轴点对下半部分排序result[j]=Nearest(points, numPoints);j++;//j加1,表示记录了该次结果后,再在数组result[]中记录下次的测试结果}i=0;//输入点数为0个时,就输出结果printf("两圆孔中心的最短距离为:\n");while(result[i]!=-1) /*不为-1时(因为此时已经有了实际的结果,就输出多次测试的结果*/printf("%.4f\n",result[i++]);}他的算法是有问题的:假设点是(-5,2),(-3,-2),(-0.5,-100)和点(0,1)得到的最近点对距离是4.47所以我就没有点的纵坐标进行排序,而且输出了,在分治法中找出并输出满足左边的点的时候,同时也输出满足右边的点。
代码如下:#include <iostream>#include<cmath>using namespace std;const int N = 100005;const double eps = 0.00001;typedef struct TYPE /*定义坐标点*/{double x, y;} Point;Point a[N];double closest(Point *, int); //求点队中最近点对的距离double dis(Point, Point); //求二点间的距离int cmp_x(const void *, const void*);double min(double, double); //二者中的小者int main(){int n, i;double d,dist;printf("输入金属板能接受的最小距离:");scanf("%lf", &dist);printf("输入钻孔的点的个数:"); //输入点的个数scanf("%d", &n);while (n) //用循环给n个点赋予横,纵坐标值{for (i = 0; i < n; i++)scanf("%lf%lf", &(a[i].x), &(a[i].y));qsort(a, n, sizeof(a[0]), cmp_x); //编译器函数库自带的快速排序函数//输出按横坐标排序后的点对printf("输出按横坐标排序后的点\n");for( i=0;i<n;i++)printf("%.2lf %.2lf\n",a[i].x,a[i].y);d = closest(a, n); //调用求点对中的最小距离printf("所有点对中最近点的距离:%.2lf\n", d); //输出最近点对的距离if(d<dist)printf("金属板可能会断掉。