Jarvis算法的输入比Graham（凸壳）快

Question

Jarvis：对于具有h个极值点的n个输入点，该算法在最坏的情况下需要O（nh）时间。

格雷厄姆：O（nlogn）在最糟糕的情况下。

Source CGAL的引用，我使用这两种算法。

这意味着当h小于logn时，Jarvis对于数据集可以更快（让我们说2维）。但是，我希望看到它在行动，但我找不到为此目的的数据集。有人知道吗？

谷歌搜索产生这个link，它实际上支持我上面声称的内容。

Answer 1

我刚刚做了类似的事情，所以即使有一个接受的答案，我也会发布答案，只是为了数字...

使用CGAL的实施，船体上有10 ^ 6点和3点，格雷厄姆需要~150ms，Jarvis~87ms，见设置（蓝色方块是所有其他点）：

船体上有3个点：

points| Jarvis | Graham
10^7  | 850ms  | 1820ms
10^6  | 87ms   | 150ms
10^5  | 10ms   | 15ms

船体上有5个点：

points| Jarvis  | Graham
10^7  | 1500ms  | 1820ms
10^6  | 139ms   | 150ms

船体上有6个点：

points| Jarvis  | Graham
10^7  | 2560ms  | 1820ms
10^6  | 170ms   | 150ms

但除了这几个特殊情况之外，格雷厄姆还要比贾维斯快得多。

Answer 2

让我们假设我们有一个很大的问题，里面有很多要点。船体上的点数（即h）为3.如果内部的点数非常大，则h = 3小于log n。贾维斯在这里要快得多。