Cu aceasta observatie se poate implementa urmatorul algoritm naiv si usor de implementat. Se incepe cu un punct care se afla sigur pe infasuratoare, sa presupun ca il alegem pe cel mai de jos si in caz de egalitate cel mai din stang. Dupa ce s-a ales acest punct se incearca toate punctele si se alege punctul care face o intoarcere cat mai puternica spre stanga cu punctul curent, aceasta se face in {$O(N)$}. Acest punct la randul lui se afla pe infasuratoare deoarece nu exista nici un alt punct care unit cu primul sa il acopere. Se continua algoritmul cu punctul tocmai ales. Aceasta solutie face $O(N)$ pasi pentru fiecare punct de pe infasuratoare convexa, deci complexitatea finala ar fi $O(N*H)$. In caz general, pentru teste generate random aceasta solutie face un numar mic de pasi, dar pentru teste generate inteligent poate face aproximativ $O(N^2^)$ pasi. Aceast algoritm se numeste "Jarvis March":http://www.cs.princeton.edu/~ah/alg_anim/version1/JarvisMarch.html. O sursa se poate vedea 'aici':job_detail/236569?action=view-source. Aceasta solutie obtine $50$ de puncte.
O alta solutie se bazeaza pe sortarea dupa unghi. Se alege un punct care sa fie sigur pe infasuratoare, sa presupunem ca e cel mai de jos punct. Se sorteaza toate punctele in functie de panta dreptei care uneste punctul ales de restul punctelor. Dupa care se construieste o stiva care tine in fiecare moment infasuratoare convexa curenta. Un punct cand este introdus in stiva va scoate puncte pana cand acesta formeaza cu dreapta definita de ultimele $2$ puncte din stiva un unghi mai mic de $180$ grade, si astfel se tot inchide poligonul. Acest algoritm se numeste "Graham Scan":http://www.cs.princeton.edu/~ah/alg_anim/version1/GrahamScan.html. Complexitatea sortarii este $O(Nlog{~2~}N)$ iar complexitatea stivei este de $O(N)$, complexitatea totala fiind de $O(NlogN + N)$.
O astfel de implementare se poate vedea 'aici':job_detail/236216?action=view-source. Aceasta solutie obtine $80$ de puncte.
O astfel de implementare se poate vedea 'aici':job_detail/236216?action=view-source.
O alta solutie care are complexitate tot $O(Nlog{~2~}N)$, dar care se poate imbunatati, este compusa din urmatorii pasi:
* Se sorteaza punctele dupa x iar in caz de egalitate dupa y
* Se alege cel mai de jos punct si cel mai de sus punct si se desparte in 2 subprobleme. Pe fiecare parte a dreptei trebuie sa fie gasita infasuratoarea. Aceasta se realizeaza cu o stiva foarte asemanatoare cu cea prezentata anterior. Cat timp pe ambele parti ale dreptei este respectata convexitatea si ambele parti incep si se termina cu punctele alese(cel mai de jos si cel mai de sus) si , din cauza stivei, cuprind toate punctele, reuninuea lor va reprezenta infasuratoarea convexa.
O astfel de solutie este compusa din 2 pasi unul, sortarea, avand complexitate generala $O(Nlog{~2~}N)$, si dupa 2 stive ambele cu complexitate $O(N)$. O optimizare care se poate aduce deobicei la algoritmul acesta in timp de concurs este ori ca punctele sunt direct sortate, cum este cazul de fata, sau ca punctele au coordonate intregi , moment in care se poate apela la o sortare care se bazeaza pe limitarea capacitatii calculatorului de a tine minte numere intregi foarte mari gen "Radix Sort":http://en.wikipedia.org/wiki/Radix_sort sau cateodata "Counting Sort":http://en.wikipedia.org/wiki/Counting_sort. O astfel de solutie se poate vedea 'aici':job_detail/236230?action=view-source. Aceasta solutie obtine $100$ de puncte.
O astfel de solutie este compusa din 2 pasi unul, sortarea, avand complexitate generala $O(Nlog{~2~}N)$, si dupa 2 stive ambele cu complexitate $O(N)$. O optimizare care se poate aduce deobicei la algoritmul acesta in timp de concurs este ori ca punctele sunt direct sortate, cum este cazul de fata, sau ca punctele au coordonate intregi , moment in care se poate apela la o sortare care se bazeaza pe limitarea capacitatii calculatorului de a tine minte numere intregi foarte mari gen "Radix Sort":http://en.wikipedia.org/wiki/Radix_sort sau cateodata "Counting Sort":http://en.wikipedia.org/wiki/Counting_sort. O astfel de solutie se poate vedea 'aici':job_detail/236230?action=view-source.
O alta prezentare a acestei probleme este aceea cand punctele nu sunt toate date deodata, iar fiecare punct este prezentat iterativ. Este destul de clar ca la oricare algoritm dintre cele prezentate pana acum mai apare un $N$ la complexitate, lucru care le face in mare parte ineficiente si inutile pentru problema aceasta
O alta prezentare a acestei probleme este aceea cand punctele nu sunt toate date deodata, iar fiecare punct este prezentat iterativ. Este destul de clar ca la oricare algoritm dintre cele prezentate pana acum mai apare un $N$ la complexitate, lucru care le face in mare parte ineficiente si inutile pentru problema aceasta.
Un algoritm naiv cu complexitate $O(N*H)$ se poate realiza daca la fiecare aparitie a unui punct se verifica daca acesta este sau nu in poligon. Daca este in poligon nu mai trebuie modificat nimic. Daca nu atunci se cauta primul punct din poligon care unit cu punctul curent nu trece prin interiorul poligonului. Se determina toate aceste puncte si se scot din poligon, dupa care se introduce punctul nou in locul celor scoase.
O observatie matematica care ajuta la optimizarea acestui algoritm este faptul ca in functie de un punct din interiorul poligonului, varfurile par sa fie sortate in functie de unghi, si astfel cautarea unui punct care trebuie scos se reduce la o cautare binara de complexitate $O(Nlog{~2~}H)$. Secventa de puncte care trebuie scoase sunt un interval compact mereu si astfel dupa ce se gaseste primul punct se pot determina toate punctele care trebuie scoase in o singura parcurgere a lor. Deoarece poligonul poate doar sa se mareasca pe masura ce se introduc puncte, orice punct care se afla in poligon cand este la inceput(la primele 3 puncte) se va afla tot timpul, astfel un punct care se afla mereu in interiorul poligonului este centrul de greutate initial. Dar acum mai trebuie o structura de date care permite stergere,inserare si cautare in $O(log{~2~}N)$. O astfel de structura de date este "Arborele Echilibrati de cautare":http://en.wikipedia.org/wiki/Self-balancing_binary_search_tree, dar care spre norocul nostru sunt implementati deja in stl sub forma de "set-uri":http://www.sgi.com/tech/stl/set.html. O astfel de solutie are complexitate $O(Nlog{~2~}N)$.
O observatie matematica care ajuta la optimizarea acestui algoritm este faptul ca in functie de un punct din interiorul poligonului, varfurile par sa fie sortate in functie de unghi si astfel cautarea unui punct care trebuie scos se reduce la o cautare binara de complexitate $O(Nlog{~2~}H)$. Secventa de puncte care trebuie scoase este un interval compact mereu si, astfel, dupa ce se gaseste primul punct se pot determina toate punctele care trebuie scoase printr-o singura parcurgere a lor. Deoarece poligonul poate doar sa se mareasca pe masura ce se introduc puncte, orice punct care se afla in poligon cand este la inceput(la primele 3 puncte) se va afla tot timpul, astfel un punct care se afla mereu in interiorul poligonului este centrul de greutate initial. Dar acum mai trebuie o structura de date care permite stergere, inserare si cautare in $O(log{~2~}N)$. O astfel de structura de date este "Arborele Echilibrati de cautare":http://en.wikipedia.org/wiki/Self-balancing_binary_search_tree, care este implementata deja in stl sub forma de "set-uri":http://www.sgi.com/tech/stl/set.html. O astfel de solutie are complexitate $O(Nlog{~2~}N)$.
h3. Aplicatii
