Jarvis March算法详解及Python实现（附设计模式案例）

目录

• Jarvis March算法详解及Python实现（附设计模式案例）
• • • 第一部分：Jarvis March算法概述与原理
    • • 1.1 什么是Jarvis March算法？
      • 1.2 算法原理
      • 1.3 算法流程
      • 1.4 时间复杂度
    • 第二部分：Jarvis March算法的Python实现（面向对象设计）
    • • 2.1 面向对象设计
      • 2.2 代码实现
      • 2.3 代码解释
    • 第三部分：案例1 - 动态点集的凸包计算（观察者模式）
    • • 3.1 问题描述
      • 3.2 代码实现
      • 3.3 设计模式分析
    • 第四部分：案例2 - 凸包计算中的自定义排序（策略模式）
    • • 4.1 问题描述
      • 4.2 代码实现
      • 4.3 设计模式分析
    • 第五部分：案例3 - 并行计算凸包（命令模式与工厂模式结合）
    • • 5.1 问题描述
      • 5.2 代码实现
      • 5.3 设计模式分析
    • 总结

Jarvis March算法详解及Python实现（附设计模式案例）

第一部分：Jarvis March算法概述与原理

1.1 什么是Jarvis March算法？

Jarvis March算法，又称Gift Wrapping算法，是一种计算二维平面点集凸包的算法。凸包是一个点集中最外层点的集合，它形成了一个凸多边形，包围着所有的点。

1.2 算法原理

Jarvis March算法的基本思想是模拟“礼物包裹”的过程：

1. 选取点集中最左下角的点作为起始点（凸包上的一个点）。
2. 从当前点开始，找到所有点中极角最小的点，作为下一个凸包点。
3. 重复上述过程，直到回到起始点。

1.3 算法流程

1. 初始化：选择点集中y值最小的点（若有相同，则选择x值最小的点）作为起始点。
2. 迭代：依