Участник:Liebeann/Принадлежность точки многоугольнику: различия между версиями
Liebeann (обсуждение | вклад) мНет описания правки |
Liebeann (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| Строка 8: | Строка 8: | ||
'''Обозначения:''' | '''Обозначения:''' | ||
* <math>int(P)</math> — множество строго внутренних точек многоугольника <math>P</math> | * <math>int(P)</math> — множество строго внутренних точек многоугольника <math>P</math>; | ||
* <math>V(P) = \{v_0, v_2, \dots, v_{N - 1} \}</math> — упорядоченноый набор точек, являющихся вершинами многоугольника <math>P</math> | * <math>V(P) = \{v_0, v_2, \dots, v_{N - 1} \}</math> — упорядоченноый набор точек, являющихся вершинами многоугольника <math>P</math>; | ||
* <math>D(P)</math> — множество граничных точек многоугольника <math>P</math>, без учета вершин многоугольника | * <math>D(P)</math> — множество граничных точек многоугольника <math>P</math>, без учета вершин многоугольника; | ||
* <math>out(P)</math> — множество строго внешних по отношению к <math>P</math> точек | * <math>out(P)</math> — множество строго внешних по отношению к <math>P</math> точек; | ||
* <math>\delta_{\varepsilon}(X)</math> — <math>\varepsilon</math>-окрестность точки <math>X</math>, или это следующее множество точек: <math>\{x \in \mathbb{R}^2 | \rho(x, X) \leqslant \varepsilon \}</math>, где <math>\rho(A, B) = \sqrt{(A_x - B_x)^2 + (A_y - B_y) ^ 2}</math> — Евклидово расстояние между точками <math>A</math> и <math>B</math>, а <math>A = (A_x, A_y)</math> — точка, задающаяся своими координатами по осям. | * <math>\delta_{\varepsilon}(X)</math> — <math>\varepsilon</math>-окрестность точки <math>X</math>, или это следующее множество точек: <math>\{x \in \mathbb{R}^2 | \rho(x, X) \leqslant \varepsilon \}</math>, где <math>\rho(A, B) = \sqrt{(A_x - B_x)^2 + (A_y - B_y) ^ 2}</math> — Евклидово расстояние между точками <math>A</math> и <math>B</math>, а <math>A = (A_x, A_y)</math> — точка, задающаяся своими координатами по осям. | ||
| Строка 61: | Строка 61: | ||
== Вычислительное ядро алгоритма == | == Вычислительное ядро алгоритма == | ||
Как нетрудно видеть, сложность выполнения каждого из шагов 1) – 3) равна <math>O(N)</math>. Но в данной задаче есть один нюанс — сложность чтения данных составляет также <math>O(N)</math>. Причем, скорость чтения данных с диска гораздо медленее, чем оперирование с данными в процессе выполненения программы, поэтому, если говорить честно, то основная сложность алгоритма приходится именно на чтение данных (что впоследствии и будет видно на графиках сильной масштабируемости). Но проблема в том, что чтение с диска | Как нетрудно видеть, сложность выполнения каждого из шагов 1) – 3) равна <math>O(N)</math>. Но в данной задаче есть один нюанс — сложность чтения данных составляет также <math>O(N)</math>. Причем, скорость чтения данных с диска гораздо медленее, чем оперирование с данными в процессе выполненения программы, поэтому, если говорить честно, то основная сложность алгоритма приходится именно на чтение данных (что впоследствии и будет видно на графиках сильной масштабируемости). Но проблема в том, что чтение с диска достаточно плохо параллелится (с точки зрения времени чтения), то есть является "узким местом" алгоритма. | ||
Поэтому, будем считать, что данные '''уже лежат в памяти программы''' (такое запросто может быть, так как выбранный алгоритм спокойно может быть подзадачей какой-то программы), и тогда, основная сложность алгоритма придется на шаги 1) – 3). | Поэтому, будем считать, что данные '''уже лежат в памяти программы''' (такое запросто может быть, так как выбранный алгоритм спокойно может быть подзадачей какой-то программы), и тогда, основная сложность алгоритма придется на шаги 1) – 3). | ||
== Макроструктура алгоритма == | == Макроструктура алгоритма == | ||
0) Чтение входных данных: точка <math>X</math> и многоугольник <math>P</math>; | |||
1) Проверка принадлежности <math>X</math> набору <math>V(P)</math>; | |||
2) Проверка принадлежности <math>X</math> множеству <math>D(P)</math>; | |||
3) Проверка принадлежности <math>X</math> множеству <math>int(P)</math>. | |||
== Схема реализации последовательного алгоритма == | == Схема реализации последовательного алгоритма == | ||
Псевдокод алгоритма: | |||
X = input_point() | |||
P = input_polygon() | |||
if is_one_of_vertex(X, P): # Если точка X является одной из вершин многоугольника | |||
print(2) | |||
else if is_one_of_edge(X, P): # Если точка X лежит на одном из ребер многоульника | |||
print(0) | |||
else if is_inside(X, P): # Если точка X строго внутри многоугольника | |||
print(1) | |||
else: # Если точка X строго снаружи многоугольника | |||
print(-1) | |||
== Последовательная сложность алгоритма == | == Последовательная сложность алгоритма == | ||
Версия от 21:11, 29 ноября 2017
Автор статьи: Липкина Анна
Свойства и структура алгоритмов
Общее описание алгоритма
На плоскости дан произвольный многоугольник с [math]\displaystyle{ N }[/math] вершинами и точка [math]\displaystyle{ X }[/math]. Требуется определить положение точки относительно многоугольника: находится ли точка внутри многоугольника, на его границе, совпадает с вершиной или находится вне многоугольника.
Математическое описание алгоритма
Дано: Многоугольник [math]\displaystyle{ P }[/math]с [math]\displaystyle{ N }[/math] вершинами и точка [math]\displaystyle{ X }[/math]. Каждая вершина многоугольника и точка [math]\displaystyle{ X }[/math] описываются парой координат [math]\displaystyle{ (x, y) }[/math].
Обозначения:
- [math]\displaystyle{ int(P) }[/math] — множество строго внутренних точек многоугольника [math]\displaystyle{ P }[/math];
- [math]\displaystyle{ V(P) = \{v_0, v_2, \dots, v_{N - 1} \} }[/math] — упорядоченноый набор точек, являющихся вершинами многоугольника [math]\displaystyle{ P }[/math];
- [math]\displaystyle{ D(P) }[/math] — множество граничных точек многоугольника [math]\displaystyle{ P }[/math], без учета вершин многоугольника;
- [math]\displaystyle{ out(P) }[/math] — множество строго внешних по отношению к [math]\displaystyle{ P }[/math] точек;
- [math]\displaystyle{ \delta_{\varepsilon}(X) }[/math] — [math]\displaystyle{ \varepsilon }[/math]-окрестность точки [math]\displaystyle{ X }[/math], или это следующее множество точек: [math]\displaystyle{ \{x \in \mathbb{R}^2 | \rho(x, X) \leqslant \varepsilon \} }[/math], где [math]\displaystyle{ \rho(A, B) = \sqrt{(A_x - B_x)^2 + (A_y - B_y) ^ 2} }[/math] — Евклидово расстояние между точками [math]\displaystyle{ A }[/math] и [math]\displaystyle{ B }[/math], а [math]\displaystyle{ A = (A_x, A_y) }[/math] — точка, задающаяся своими координатами по осям.
Выход: вывести:
- 1, если [math]\displaystyle{ X \in int(P) }[/math]
- 2, если [math]\displaystyle{ X \in V(P) }[/math]
- 0, если [math]\displaystyle{ X \in D(P) }[/math]
- -1, если [math]\displaystyle{ X \in out(P) }[/math]
Алгоритм:
1) Сначала проверим, принадлежит ли [math]\displaystyle{ X }[/math] множеству [math]\displaystyle{ V(P) }[/math]. Для этого достаточно перебрать все вершины [math]\displaystyle{ V(P) }[/math] и для каждой проверить, лежит ли [math]\displaystyle{ X }[/math] в маленькой [math]\displaystyle{ \varepsilon }[/math]-окрестности текущей вершины многоугольника. Более формально:
для всех v принадлежащих V(P):
если X принадлежит епсилон-окрестности v:
вернуть 2
2) Если точка не совпадает ни с одной вершиной, то проверим, принадлежит ли [math]\displaystyle{ X }[/math] множеству [math]\displaystyle{ D(P) }[/math]. Для этого переберем все ребра многоугольника [math]\displaystyle{ (v_i, v_{i + 1}) }[/math] и посчитаем следующие величины:
Пусть [math]\displaystyle{ v_i^l = v_i - X, v_i^r = v_{(i + 1) \% N} - X }[/math]
[math]\displaystyle{ s_i = \langle v_i^l, v_i^r \rangle }[/math] — скалярное произведение векторов [math]\displaystyle{ v_i^l, v_i^r }[/math]
[math]\displaystyle{ t_i = v_i^l \times v_i^r }[/math] — модуль вектора, полученного векторным произведением векторов [math]\displaystyle{ v_i^l, v_i^r }[/math]
Теоретически, точка лежит на ребре (строго, не совпадает ни с одной из вершин ребер), если [math]\displaystyle{ s_i \lt 0 }[/math] и [math]\displaystyle{ d_i = 0 }[/math].
Практически, равенство нулю нужно превратить в [math]\displaystyle{ |d_i| \leqslant \varepsilon }[/math].
Если все условия выполнены, то возвращаем 0.
3) Если [math]\displaystyle{ X \notin V(P) }[/math] и [math]\displaystyle{ X \notin D(P) }[/math]:
Посчитаем следующую сумму ориентированных углов:
[math]\displaystyle{ S = \sum_{i=0}^{N - 1} angle (v_i - X, v_{(i + 1) \% N} - X) }[/math]
где [math]\displaystyle{ angle(a, b) }[/math] — ориентированный угол между векторами [math]\displaystyle{ a }[/math] и [math]\displaystyle{ b }[/math].
Есть следующие два варианта:
- [math]\displaystyle{ |S| \lt \varepsilon \Rightarrow X \in out(P) }[/math]
- [math]\displaystyle{ |S| \in \delta_{\varepsilon}(2 \pi) \Rightarrow X \in int(P) }[/math]
Замечание: здесь вводятся [math]\displaystyle{ \varepsilon }[/math] - окрестности из-за того, что работа происходит с вещественными числами.
Вычислительное ядро алгоритма
Как нетрудно видеть, сложность выполнения каждого из шагов 1) – 3) равна [math]\displaystyle{ O(N) }[/math]. Но в данной задаче есть один нюанс — сложность чтения данных составляет также [math]\displaystyle{ O(N) }[/math]. Причем, скорость чтения данных с диска гораздо медленее, чем оперирование с данными в процессе выполненения программы, поэтому, если говорить честно, то основная сложность алгоритма приходится именно на чтение данных (что впоследствии и будет видно на графиках сильной масштабируемости). Но проблема в том, что чтение с диска достаточно плохо параллелится (с точки зрения времени чтения), то есть является "узким местом" алгоритма.
Поэтому, будем считать, что данные уже лежат в памяти программы (такое запросто может быть, так как выбранный алгоритм спокойно может быть подзадачей какой-то программы), и тогда, основная сложность алгоритма придется на шаги 1) – 3).
Макроструктура алгоритма
0) Чтение входных данных: точка [math]\displaystyle{ X }[/math] и многоугольник [math]\displaystyle{ P }[/math]; 1) Проверка принадлежности [math]\displaystyle{ X }[/math] набору [math]\displaystyle{ V(P) }[/math]; 2) Проверка принадлежности [math]\displaystyle{ X }[/math] множеству [math]\displaystyle{ D(P) }[/math]; 3) Проверка принадлежности [math]\displaystyle{ X }[/math] множеству [math]\displaystyle{ int(P) }[/math].
Схема реализации последовательного алгоритма
Псевдокод алгоритма:
X = input_point() P = input_polygon() if is_one_of_vertex(X, P): # Если точка X является одной из вершин многоугольника print(2) else if is_one_of_edge(X, P): # Если точка X лежит на одном из ребер многоульника print(0) else if is_inside(X, P): # Если точка X строго внутри многоугольника print(1) else: # Если точка X строго снаружи многоугольника print(-1)
Последовательная сложность алгоритма
Информационный граф
Ресурс параллелизма алгоритма
Входные и выходные данные алгоритма
Свойства алгоритма
Программная реализация алгоритма
Особенности реализации последовательного алгоритма
Локальность данных и вычислений
Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма
Масштабируемость алгоритма и его реализации
Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма
Выводы для классов архитектур
Существующие реализации алгоритма
Литература
http://ru-wiki.org/wiki/Задача_о_принадлежности_точки_многоугольнику https://habrahabr.ru/post/301102/ http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Принадлежность_точки_выпуклому_и_невыпуклому_многоугольникам http://www.e-maxx-ru.1gb.ru/algo/pt_in_polygon