三角剖分
在几何中,三角剖分是指将平面对象细分为三角形,并且通过扩展将高维几何对象细分为单纯形。 对于一个给定的点集,有很多种三角剖分,如:
OI 中的三角剖分主要指二维几何中的完美三角剖分(二维 Delaunay 三角剖分,简称 DT)。
Delaunay 三角剖分
定义
在数学和计算几何中,对于给定的平面中的离散点集
- 空圆性:DT(
) 是 唯一 的(任意四点不能共圆),在 DT( ) 中,任意 三角形的外接圆范围内不会有其它点存在。 - 最大化最小角:在点集
可能形成的三角剖分中,DT( ) 所形成的三角形的最小角最大。从这个意义上讲,DT( ) 是 最接近于规则化 的三角剖分。具体的说是在两个相邻的三角形构成凸四边形的对角线,在相互交换后,两个内角的最小角不再增大。
性质
- 最接近:以最接近的三点形成三角形,且各线段(三角形的边)皆不相交。
- 唯一性:不论从区域何处开始构建,最终都将得到一致的结果(点集中任意四点不能共圆)。
- 最优性:任意两个相邻三角形构成的凸四边形的对角线如果可以互换的话,那么两个三角形六个内角中最小角度不会变化。
- 最规则:如果将三角剖分中的每个三角形的最小角进行升序排列,则 Delaunay 三角剖分的排列得到的数值最大。
- 区域性:新增、删除、移动某一个顶点只会影响邻近的三角形。
- 具有凸边形的外壳:三角剖分最外层的边界形成一个凸多边形的外壳。
构造 DT 的分治算法
DT 有很多种构造算法,在
分治构造 DT 的第一步是将给定点集按照
一旦点集有序,我们就可以不断地将其分成两个部分(分治),直到子点集大小不超过
然后在分治回溯的过程中,已经剖分好的左右子点集可以依次合并。合并后的剖分包含 LL-edge(左侧子点集的边)。RR-edge(右侧子点集的边),LR-edge(连接左右剖分产生的新的边),如图 LL-edge(灰色),RR-edge(红色),LR-edge(蓝色)。对于合并后的剖分,为了维持 DT 性质,我们 可能 需要删除部分 LL-edge 和 RR-edge,但我们在合并时 不会 增加 LL-edge 和 RR-edge。
合并左右两个剖分的第一步是插入 base LR-edge,base LR-edge 是 最底部 的不与 任何 LL-edge 及 RR-edge 相交的 LR-edge。
然后,我们需要确定下一条 紧接在 base LR-edge 之上的 LR-edge。比如对于右侧点集,下一条 LR-edge 的可能端点(右端点)为与 base LR-edge 右端点相连的 RR-edge 的另一端点(
对于可能的端点,我们需要按以下两个标准检验:
- 其对应 RR-edge 与 base LR-edge 的夹角小于
度。 - base LR-edge 两端点和这个可能点三点构成的圆内不包含任何其它 可能点。
如上图,
对于左侧点集,我们做镜像处理即可。
当左右点集都不再含有符合标准的可能点时,合并即完成。当一个可能点符合标准,一条 LR-edge 就需要被添加,对于与需要添加的 LR-edge 相交的 LL-edge 和 RR-edge,将其删除。
当左右点集均存在可能点时,判断左边点所对应圆是否包含右边点,若包含则不符合;对于右边点也是同样的判断。一般只有一个可能点符合标准(除非四点共圆)。
当这条 LR-edge 添加好后,将其作为 base LR-edge 重复以上步骤,继续添加下一条,直到合并完成。
代码
实现
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Voronoi 图
Voronoi 图由一组由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成,根据
Voronoi 图是 Delaunay 三角剖分的对偶图,可以使用构造 Delaunay 三角剖分的分治算法求出三角网,再使用最左转线算法求出其对偶图实现在
题目
SGU 383 Caravans 三角剖分 + 倍增
ContestHunter. 无尽的毁灭 三角剖分求对偶图建 Voronoi 图
Codeforces Gym 103485M. Constellation collection 三角剖分之后建图进行 Floodfill
参考资料与拓展阅读
- Wikipedia - Triangulation (geometry)
- Wikipedia - Delaunay triangulation
- Samuel Peterson -Computing Constrained Delaunay Triangulations in 2-D (1997-98)
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