最近点对问题搞不懂?一篇文章就够了

2024-09-03 21:36

本文主要是介绍最近点对问题搞不懂?一篇文章就够了,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

标题:你以为找最近点对只是暴力计算?不,分治算法才是真正的王牌!

你以为最近点对问题就是简单的“比比看谁最近”?但你知道吗,很多人用了暴力解法,认为两两比较再选出最小距离就行了!表面上看,这确实是最直接的思路,但你若是真这么做,恭喜你,成功入坑!这种 (O(n^2)) 的算法可不是你想要的,尤其是在竞赛场上,那简直是拖后腿!在今天的这篇文章里,我们要来打破这个误解,揭开真正高效解决最近点对问题的神秘算法——分治法(Divide and Conquer)

为什么暴力法行不通?看清背后的时间复杂度!

最近点对问题很简单,给定一组点,要找到两个最近的点对。这不就是在点与点之间比距离吗?但如果你这么想,那就要小心了!暴力法的时间复杂度是 (O(n^2)),因为要比较每一对点的距离。这种方法在点数少时看起来还不错,但一旦数据量大了,它的效率就让你哭都哭不出来!但分治算法的出现,正是为了解决这一难题。

1. 分治法登场:把“大象”劈开来,效率提升一百倍!

分治法的思路是什么?一言以蔽之:分而治之!就像你切西瓜一样,把问题一分为二,先解决每一部分的小问题,再合并结果。分治法能将时间复杂度降到 (O(n \log n)),这可不是简单的一点点优化,而是质的飞跃!到底是怎么做到的呢?我们一步步来看!

步骤拆解:简单五步,步步为营
  1. 排序:从简单入手
    先将所有点按照 x 坐标进行排序(如果有必要,再按照 y 坐标排序)。你可能觉得这跟“比距离”没什么关系,但别急,高手的操作就在这些细节中!

  2. 分治分割:分而治之的第一步,开刀!
    将点集一分为二,分别成为左右两部分。注意了,这里选择的是中位数点,将整个点集分成几乎相等的两部分,这样才能确保后续算法的平衡性!

  3. 递归计算:子问题的解决方案,效率拉满!
    对于左右两部分,分别递归地求解最近点对。别小看这一步,这就是分治法的精髓所在!递归地处理子问题,解决了就可以合并了。

  4. 合并结果:跨区域比较是关键!
    两部分的最小距离可能不在同一部分内,而是跨越中线的。因此,我们需要在左右两部分之间进行一次合并检查,找出左右最近点之间的最小距离。这一步就考验你的理解能力了!此处只需考虑到距离中线不超过 (\delta) 的点,因为更远的就不可能更近。

  5. 巧妙的带宽问题:别让繁琐计算拖慢了你!
    你可能以为跨区域的比较很麻烦,但实际上,我们只需要考虑每个点最多 6 个候选点就行了!为什么?想象一下,这些点在一个 2(\delta) x (\delta) 的矩形区域内,且相隔距离不超过 (\delta)。巧妙的数学证明告诉你,这样的比较效率完全不需要担心。

看了这五步,你可能觉得这听起来依旧很复杂。别急,我们把所有步骤都放进一段代码中,真相就清晰了!

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <float.h>
#include <math.h>typedef struct {double x, y;
} Point;// 按x坐标排序
int compareX(const void* a, const void* b) {Point* p1 = (Point*)a;Point* p2 = (Point*)b;return (p1->x - p2->x);
}// 按y坐标排序
int compareY(const void* a, const void* b) {Point* p1 = (Point*)a;Point* p2 = (Point*)b;return (p1->y - p2->y);
}// 计算两点之间的欧几里得距离
double distance(Point p1, Point p2) {return sqrt((p1.x - p2.x) * (p1.x - p2.x) + (p1.y - p2.y) * (p1.y - p2.y));
}// 跨越分割线寻找最小距离
double stripClosest(Point strip[], int size, double d) {double min = d;  // 初始化最小距离为 dqsort(strip, size, sizeof(Point), compareY);  // 按 y 坐标排序for (int i = 0; i < size; ++i) {for (int j = i + 1; j < size && (strip[j].y - strip[i].y) < min; ++j) {double dist = distance(strip[i], strip[j]);if (dist < min) {min = dist;}}}return min;
}// 分治法计算最近点对
double closestUtil(Point points[], int n) {if (n <= 3) {double minDist = FLT_MAX;for (int i = 0; i < n; i++) {for (int j = i + 1; j < n; j++) {double dist = distance(points[i], points[j]);if (dist < minDist) {minDist = dist;}}}return minDist;}int mid = n / 2;Point midPoint = points[mid];double dl = closestUtil(points, mid);double dr = closestUtil(points + mid, n - mid);double d = fmin(dl, dr);Point strip[n];int j = 0;for (int i = 0; i < n; i++) {if (fabs(points[i].x - midPoint.x) < d) {strip[j] = points[i];j++;}}return fmin(d, stripClosest(strip, j, d));
}// 最近点对主函数
double closest(Point points[], int n) {qsort(points, n, sizeof(Point), compareX);return closestUtil(points, n);
}// 测试用例
int main() {Point points[] = {{2, 3}, {12, 30}, {40, 50}, {5, 1}, {12, 10}, {3, 4}};int n = sizeof(points) / sizeof(points[0]);printf("最近点对的距离: %.6f\n", closest(points, n));return 0;
}

看到了吗?当你掌握了分治法的精髓后,原本看似复杂的步骤就变得有条不紊。这种算法的美感和效率上的提升,可以说是计算几何中的一大经典了。

为什么分治法如此强大?因为它的细节优化无懈可击!

很多人都认为算法的效率提升就是简单的减少计算步骤,但分治法更进一步:它通过数学上的严谨证明,让每一个步骤都没有多余的操作。尤其是在跨区域合并的步骤,很多人会觉得“这一步复杂”,但实际上通过巧妙的数学推导,你会发现这个问题其实变得非常简单!

总结:别再被暴力法给坑了,掌握分治法才是你登顶的钥匙!

最近点对问题不仅仅是计算几何的一个小练习,它揭示了算法优化的深层逻辑。想要在竞赛中拔得头筹?想要在面试中成为闪亮的那颗星?那么你就需要掌握这样的算法,理解它的精髓,用它的威力来打破常规的认知。

还等什么?今天的分享就到这里,赶快动手实践起来吧!我们下次见!

这篇关于最近点对问题搞不懂?一篇文章就够了的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1134112

相关文章

SpringBoot启动报错的11个高频问题排查与解决终极指南

《SpringBoot启动报错的11个高频问题排查与解决终极指南》这篇文章主要为大家详细介绍了SpringBoot启动报错的11个高频问题的排查与解决,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以了解一... 目录1. 依赖冲突:NoSuchMethodError 的终极解法2. Bean注入失败:No qu

MySQL新增字段后Java实体未更新的潜在问题与解决方案

《MySQL新增字段后Java实体未更新的潜在问题与解决方案》在Java+MySQL的开发中,我们通常使用ORM框架来映射数据库表与Java对象,但有时候,数据库表结构变更(如新增字段)后,开发人员可... 目录引言1. 问题背景:数据库与 Java 实体不同步1.1 常见场景1.2 示例代码2. 不同操作

如何解决mysql出现Incorrect string value for column ‘表项‘ at row 1错误问题

《如何解决mysql出现Incorrectstringvalueforcolumn‘表项‘atrow1错误问题》:本文主要介绍如何解决mysql出现Incorrectstringv... 目录mysql出现Incorrect string value for column ‘表项‘ at row 1错误报错

如何解决Spring MVC中响应乱码问题

《如何解决SpringMVC中响应乱码问题》:本文主要介绍如何解决SpringMVC中响应乱码问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录Spring MVC最新响应中乱码解决方式以前的解决办法这是比较通用的一种方法总结Spring MVC最新响应中乱码解

pip无法安装osgeo失败的问题解决

《pip无法安装osgeo失败的问题解决》本文主要介绍了pip无法安装osgeo失败的问题解决,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一... 进入官方提供的扩展包下载网站寻找版本适配的whl文件注意:要选择cp(python版本)和你py

解决Java中基于GeoTools的Shapefile读取乱码的问题

《解决Java中基于GeoTools的Shapefile读取乱码的问题》本文主要讨论了在使用Java编程语言进行地理信息数据解析时遇到的Shapefile属性信息乱码问题,以及根据不同的编码设置进行属... 目录前言1、Shapefile属性字段编码的情况:一、Shp文件常见的字符集编码1、System编码

Spring MVC使用视图解析的问题解读

《SpringMVC使用视图解析的问题解读》:本文主要介绍SpringMVC使用视图解析的问题解读,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录Spring MVC使用视图解析1. 会使用视图解析的情况2. 不会使用视图解析的情况总结Spring MVC使用视图

Redis解决缓存击穿问题的两种方法

《Redis解决缓存击穿问题的两种方法》缓存击穿问题也叫热点Key问题,就是⼀个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了,无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击,本文给大家介绍了Re... 目录引言解决办法互斥锁(强一致,性能差)逻辑过期(高可用,性能优)设计逻辑过期时间引言缓存击穿:给

Java程序运行时出现乱码问题的排查与解决方法

《Java程序运行时出现乱码问题的排查与解决方法》本文主要介绍了Java程序运行时出现乱码问题的排查与解决方法,包括检查Java源文件编码、检查编译时的编码设置、检查运行时的编码设置、检查命令提示符的... 目录一、检查 Java 源文件编码二、检查编译时的编码设置三、检查运行时的编码设置四、检查命令提示符

Jackson库进行JSON 序列化时遇到了无限递归(Infinite Recursion)的问题及解决方案

《Jackson库进行JSON序列化时遇到了无限递归(InfiniteRecursion)的问题及解决方案》使用Jackson库进行JSON序列化时遇到了无限递归(InfiniteRecursi... 目录解决方案‌1. 使用 @jsonIgnore 忽略一个方向的引用2. 使用 @JsonManagedR