今天是《python算法教程》的第10篇读书笔记。笔记的主要内容是使用python实现求最小点对的时间复杂度为O(nlogn)的算法。
平面最小点对问题介绍
在几何学中，有一个基本问题：在一个平面的n个点中，求距离最近的两个点。
最直接的思路是遍历所有的点对，通过比较所有点对的距离找出距离最近的两点，即暴力算法。但是，这个思路的时间复杂度为O(n^2)。显然，这种算法的时间复杂度是不能接受的。
因此，是否可以考虑通过分治法的思路，将上述问题的解法的时间复杂度控制在O(nlog2n)?答案是可以的。具体的算法讲解可参考下述博文：
但运用分治法求解上述问题时，需要注意一点，距离最小的两个点可能不在于同一个分组的点集中，而是分别来自于不同的点集中。
代码演示
暴力算法
#计算两点的距离
import math
def calDis(seq):
dis=math.sqrt((seq[0][0]-seq[1][0])**2+(seq[0][1]-seq[1][1])**2)
return dis
#暴力算法主体函数
def calDirect(seq):
minDis=float('inf')
pair=[]
for i in range(len(seq)):
for j in range(i+1,len(seq)):
dis=calDis([seq[i],seq[j]])
if dis <minDis:
minDis=dis
pair=[seq[i],seq[j]]
return [pair,minDis]
分治法求解
#求出平面中距离最近的点对（若存在多对，仅需求出一对）
import random
import math
#计算两点的距离
def calDis(seq):
dis=math.sqrt((seq[0][0]-seq[1][0])**2+(seq[0][1]-seq[1][1])**2)
return dis
#生成器：生成横跨跨两个点集的候选点
def candidateDot(u,right,dis,med_x):
cnt=0
#遍历right（已按横坐标升序排序）。若横坐标小于med_x-dis则进入下一次循环；若横坐标大于med_x+dis则跳出循环；若点的纵坐标好是否落在在[u[1]-dis,u[1]+dis]，则返回这个点
for v in right:
if v[0]<med_x-dis:
continue
if v[0]>med_x+dis:
break
if v[1]>=u[1]-dis and v[1]<=u[1]+dis:
yield v
#求出横跨两个部分的点的最小距离
def combine(left,right,resMin,med_x):
dis=resMin[1]
minDis=resMin[1]
pair=resMin[0]
for u in left:
if u[0]<med_x-dis:
continue
for v in candidateDot(u,right,dis,med_x):
dis=calDis([u,v])
if dis<minDis:
minDis=dis
pair=[u,v]
return [pair,minDis]
#分治求解
def divide(seq):
#求序列元素数量
n=len(seq)
#按点的纵坐标升序排序
seq=sorted(seq)
#递归开始进行
if n<=1:
return None,float('inf')
elif n==2:
return [seq,calDis(seq)]
else:
half=int(len(seq)/2)
med_x=(seq[half][0]+seq[-half-1][0])/2
left=seq[:half]
resLeft=divide(left)
right=seq[half:]
resRight=divide(right)
#获取两集合中距离最短的点对
if resLeft[1]<resRight[1]:
resMin=combine(left,right,resLeft,med_x)
else:
resMin=combine(left,right,resRight,med_x)
pair=resMin[0]
minDis=resMin[1]
return [pair,minDis]
seq=[(random.randint(0,1000000),random.randint(0,1000000)) for x in range(500000)]
print("优化算法",divide(seq))
