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凸包

二维凸包¶

凸多边形¶

凸多边形是指所有内角大小都在范围内的 简单多边形。

凸包¶

在平面上能包含所有给定点的最小凸多边形叫做凸包。

其定义为：对于给定集合，所有包含的凸集的交集被称为的凸包。

实际上可以理解为用一个橡皮筋包含住所有给定点的形态。

凸包用最小的周长围住了给定的所有点。如果一个凹多边形围住了所有的点，它的周长一定不是最小，如下图。根据三角不等式，凸多边形在周长上一定是最优的。

凸包的求法¶

常用的求法有 Graham 扫描法和 Andrew 算法，这里主要介绍 Andrew 算法。

Andrew 算法求凸包¶

该算法的时间复杂度为，其中为待求凸包点集的大小，同时复杂度的瓶颈也在于对所有点坐标的双关键字排序。

首先把所有点以横坐标为第一关键字，纵坐标为第二关键字排序。

显然排序后最小的元素和最大的元素一定在凸包上。而且因为是凸多边形，我们如果从一个点出发逆时针走，轨迹总是“左拐”的，一旦出现右拐，就说明这一段不在凸包上。因此我们可以用一个单调栈来维护上下凸壳。

因为从左向右看，上下凸壳所旋转的方向不同，为了让单调栈起作用，我们首先 升序枚举 求出下凸壳，然后降序求出上凸壳。

求凸壳时，一旦发现即将进栈的点（）和栈顶的两个点（，其中为栈顶）行进的方向向右旋转，即叉积小于：，则弹出栈顶，回到上一步，继续检测，直到或者栈内仅剩一个元素为止。

通常情况下不需要保留位于凸包边上的点，因此上面一段中这个条件中的“”可以视情况改为，同时后面一个条件应改为。

代码实现

// C++ Version
// stk[] 是整型，存的是下标
// p[] 存储向量或点
tp = 0;                       // 初始化栈
std::sort(p + 1, p + 1 + n);  // 对点进行排序
stk[++tp] = 1;
//栈内添加第一个元素，且不更新 used，使得 1 在最后封闭凸包时也对单调栈更新
for (int i = 2; i <= n; ++i) {
  while (tp >= 2  // 下一行 * 操作符被重载为叉积
         && (p[stk[tp]] - p[stk[tp - 1]]) * (p[i] - p[stk[tp]]) <= 0)
    used[stk[tp--]] = 0;
  used[i] = 1;  // used 表示在凸壳上
  stk[++tp] = i;
}
int tmp = tp;  // tmp 表示下凸壳大小
for (int i = n - 1; i > 0; --i)
  if (!used[i]) {
    //      ↓求上凸壳时不影响下凸壳
    while (tp > tmp && (p[stk[tp]] - p[stk[tp - 1]]) * (p[i] - p[stk[tp]]) <= 0)
      used[stk[tp--]] = 0;
    used[i] = 1;
    stk[++tp] = i;
  }
for (int i = 1; i <= tp; ++i)  // 复制到新数组中去
  h[i] = p[stk[i]];
int ans = tp - 1;

# Python Version
stk = [] # 是整型，存的是下标
p = [] # 存储向量或点
tp = 0 # 初始化栈
p.sort() # 对点进行排序
stk[tp] = 1
tp = tp + 1
# 栈内添加第一个元素，且不更新 used，使得 1 在最后封闭凸包时也对单调栈更新
for i in range(2, n + 1):
    while tp >= 2 and (p[stk[tp]] - p[stk[tp - 1]]) * (p[i] - p[stk[tp]]) <= 0:
        # 下一行 * 操作符被重载为叉积
        used[stk[tp]] = 0
        tp = tp - 1
        used[i] = 1 # used 表示在凸壳上
        stk[tp] = i
        tp = tp + 1
tmp = tp # tmp 表示下凸壳大小
for i in range(n - 1, 0, -1):
    if used[i] == False:
        #      ↓求上凸壳时不影响下凸壳
        while tp > tmp and (p[stk[tp]] - p[stk[tp - 1]]) * (p[i] - p[stk[tp]]) <= 0:
            used[stk[tp]] = 0
            tp = tp - 1
            used[i] = 1
            stk[tp] = i
            tp = tp + 1
for i in range(1, tp + 1):
    h[i] = p[stk[i]]
ans = tp - 1