Computational Geometry

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出版者:Springer Verlag
作者:Berg, Mark De (EDT)/ Kreveld, Marc Van/ Overmars, Mark/ Schwarzkopf, Otfried
出品人:
页数:367
译者:
出版时间:
价格:0.00 元
装帧:HRD
isbn号码:9783540656203
丛书系列:
图书标签:
  • 数学
  • 计算机
  • 力学
  • algorithm
  • 计算几何
  • 几何算法
  • 图形学
  • 计算机科学
  • 数学应用
  • 算法设计
  • 数据结构
  • 三维几何
  • 几何建模
  • 可视化
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具体描述

《计算几何》是一本深入探讨几何问题在计算机科学中应用的著作。本书内容涵盖了计算几何的多个核心领域,为读者提供了理解和解决这类问题的强大理论基础和实用工具。 核心概念与基础: 本书首先从计算几何的基本概念入手,包括点、线、多边形、多面体等基本几何元素的表示方法,以及相关的度量和关系。读者将学习到如何用数学语言精确地描述几何对象,并理解它们之间的相互作用,例如点与直线的位置关系、线段的相交检测等。 重要算法与数据结构: 本书详细介绍了计算几何领域中最具代表性和实用价值的算法。这包括: 凸包(Convex Hull)算法: 讲解了如 Graham 扫描法、Jarvis 步进法、QuickHull 等多种构建点集凸包的算法,以及其在模式识别、图像处理等领域的应用。 三角剖分(Triangulation)算法: 深入分析了多边形三角剖分,特别是 Delaunay 三角剖分和 Voronoi 图的构建及其性质。这些算法在计算机图形学、网格生成、地理信息系统等方面至关重要。 线段相交(Line Segment Intersection)算法: 介绍了判断两条线段是否相交的几何方法,以及如何找到所有相交点。这在碰撞检测、路径规划等场景下非常关键。 多边形布尔运算(Polygon Boolean Operations): 详细阐述了多边形的并、交、差等布尔运算的算法,例如 Vatti 算法和 Weiler-Atherton 算法,这些是计算机辅助设计(CAD)和计算机图形学中的基础操作。 可见性(Visibility)问题: 探讨了点和多边形之间的可见性问题,例如多边形可见性、多边形内部可见性等,这对于机器人路径规划、场景渲染至关重要。 除了算法,本书还详细介绍了计算几何中常用的数据结构,如: DCEL(Doubly Connected Edge List)和 Winged-Edge 数据结构: 用于表示和操作二维和三维几何模型,能够高效地进行邻域查询和拓扑操作。 kd 树(kd-tree)和四叉树/八叉树(Quadtree/Octree): 用于空间划分和高效查询,在最近邻搜索、范围查询等方面发挥重要作用。 应用领域与进阶主题: 本书不仅讲解了理论和算法,还广泛探讨了计算几何在各个领域的实际应用,包括: 计算机图形学: 场景建模、渲染、动画、体绘制等。 机器人学: 路径规划、障碍物规避、构件抓取等。 计算机辅助设计(CAD)与制造(CAM): 模型表示、布尔运算、加工路径生成等。 地理信息系统(GIS): 地图表示、空间分析、路径搜索等。 计算生物学: 分子结构分析、基因组学等。 计算摄影学: 图像拼接、三维重建等。 此外,本书还将触及一些进阶主题,例如: 计算几何的随机化算法: 介绍利用随机性来设计高效算法的方法。 计算几何的近似算法: 探讨在无法获得精确解时,如何寻找近似最优解。 高维计算几何: 简要介绍在高维度空间中处理几何问题的挑战和方法。 学习目标: 通过阅读本书,读者将能够: 深刻理解计算几何的核心概念和基本原理。 掌握解决各种几何问题的经典算法和数据结构。 了解计算几何在计算机科学各个分支中的重要应用。 为进一步研究计算几何领域的最新进展打下坚实基础。 本书适合计算机科学、软件工程、机械工程、电子工程等领域的学生、研究人员和工程师阅读,旨在为他们提供一个全面而深入的计算几何知识体系。

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目录信息

读后感

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这本书是给研究生级别的学生读的. 这书不知为什么比较难懂. 可能是我自己的问题. 我认识的数学系的人感觉这书读起来很怪, 计算机系的也感觉有点难理解. 如果发现读的有压力, 推荐也可以看看Joseph O'Rourke的computational geometry in C.(中国有影印版, 很便宜的...) 第一次...  

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这本书是我导师推荐的,作本科毕业设计的课题就是做range search tree的data structure。后来读了其他部分,也很有意思。由浅入深的一些算法。书不厚,读起来没有压力  

用户评价

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拿到《Computational Geometry》这本书,我并没有立刻投入到学习中,而是先随手翻阅了一下目录和一些章节。我当时就有一种预感,这本书会与众不同。果不其然,当我真正开始阅读时,我被书中严谨的数学推导和清晰的逻辑结构所深深吸引。作者在讲解每一个算法时,都会先从问题的定义入手,然后逐步构建出解决方案,并且会仔细分析算法的正确性和效率。我印象最深刻的是关于“多边形三角剖分”的章节,书中介绍了多种不同的算法,比如“单调链法”和“耳切法”,并且详细比较了它们的优劣。作者在解释“耳切法”时,还特别强调了“耳”的定义以及如何避免“无效耳”,这让我对算法的鲁棒性有了更深刻的认识。书中关于“线性规划”和“凸多边形交”的讨论也让我受益匪浅,这些内容帮助我理解了如何将几何问题转化为代数问题,并且通过强大的数学工具来解决。我特别欣赏作者在书中对“计算几何的几个基本问题”的系统性梳理,例如点定位、区域查询、最近点对查找等,这些都是计算几何的核心内容,并且在许多实际应用中扮演着关键角色。书中还涉及了“计算几何的近似算法”和“随机化算法”,这让我看到了在某些难以精确解决的问题面前,计算几何依然能够提供有效的解决方案。我对书中关于“ Voronoi 图的动态维护”的介绍尤为着迷,理解了如何在点集发生变化时,高效地更新Voronoi图,这对于实时应用至关重要。这本书就像一个宝藏,每一次翻阅都能发现新的惊喜,它不仅提升了我的理论知识,更重要的是,它培养了我独立思考和解决问题的能力,让我对计算机科学的理解上升到了一个新的高度。

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《Computational Geometry》这本书,对我而言,不仅仅是一本技术书籍,更是一次关于数学与计算机科学融合的深刻探索。作者的写作风格非常独特,他能够将抽象的几何概念与具体的算法实现无缝地结合起来,使得整个学习过程充满了启发性。我记得在阅读“多边形三角剖分”的章节时,作者详细介绍了“单调链法”和“耳切法”,并且通过图示和伪代码,清晰地展现了它们的实现过程。我尤其欣赏作者对“耳切法”的讲解,他不仅解释了“耳”的定义,还强调了在剖分过程中如何避免“无效耳”和处理“凹角”,这让我对算法的鲁棒性和细节处理有了更深刻的认识。书中关于“计算几何中的基本数据结构”的讨论也十分精彩,特别是关于“kd树”和“四叉树”的介绍,它们如何有效地组织高维空间数据,以及如何通过这些数据结构实现快速查找,这让我对计算机如何处理空间信息有了全新的理解。我对书中关于“Voronoi图”和“Delaunay三角剖分”的深入讲解也十分着迷,这两者之间的对偶关系以及它们在各个领域的广泛应用,都让我看到了计算几何的强大力量。书中还涉及了“计算几何的近似算法”和“随机化算法”,这让我看到了在许多复杂问题面前,计算几何依然能够提供有效的解决方案。我对书中关于“计算几何在三维空间中的应用”的探讨也十分感兴趣,例如“三维凸包”的构造,这让我看到了计算几何的强大能力,可以处理更复杂的现实世界问题。这本书为我打开了一个全新的视角,让我看到了计算机科学与数学之间如此紧密的联系,我将这本书视为我学习道路上的一个重要的里程碑,它彻底改变了我对计算的理解。

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《Computational Geometry》这本书的阅读体验简直是出乎意料地愉悦,我原本以为会面对一堆枯燥的数学公式和抽象的概念,但事实证明我大错特错了。这本书的语言风格非常独特,它既有学术的严谨,又不失叙述的流畅性。作者似乎是一位非常善于沟通的老师,他能够用最直观的方式解释最复杂的问题。我记得在学习“线段相交”算法时,我曾多次在其他资料中感到困惑,但这本书通过引入“方向”和“跨立”的概念,瞬间就解开了我的迷惑。那些几何图形的描述,配合书中精美的插图,简直是教学的典范。我常常在读到某个算法的巧妙之处时,会忍不住停下来,细细品味作者的思路。比如,在介绍“点在多边形内”的判断算法时,作者并没有仅仅给出“射线法”或“环绕数法”,而是详细地分析了每种方法的原理、优缺点以及在不同情况下的适用性,甚至还讨论了数值精度问题对算法结果的影响,这让我觉得作者对这个领域的理解是极其深刻和全面的。书中对于“几何数据结构”的介绍也同样精彩,尤其是关于“Voronoi图”和“Delaunay三角剖分”的章节,这两者之间的对偶关系被阐述得淋漓尽致,它们在插值、网格生成等领域的应用也让我感到惊叹。我尤其喜欢书中对“Delaunay三角剖分”的“空圆性质”的解释,这一性质是如此优雅,并且是理解许多后续算法的关键。这本书还引导我思考了算法的复杂度分析,如何衡量一个算法的效率,如何进行优化,这些都对我日后的学习和工作有着深远的影响。我只能说,这本书真的让我对计算几何这个学科产生了浓厚的兴趣,它不仅仅是一本书,更像是一个引导我探索新世界的向导。

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《Computational Geometry》这本书,是我近期阅读过的最令人兴奋的技术书籍之一。作者的叙述方式非常引人入胜,他能够用生动的语言解释复杂的几何算法,并且辅以大量的图示,让读者能够直观地理解。我记得在学习“点在多边形内”的判定算法时,书中对“射线法”的讲解格外清晰,作者不仅分析了算法的原理,还深入探讨了在处理边界情况和特殊顶点时的细节,这让我对算法的严谨性有了更深的认识。书中关于“计算几何的各种基本问题”的系统性梳理也让我受益匪浅,例如“最近点对查找”、“最远点对查找”等,这些都是计算几何中的经典问题,也是许多实际应用的基础。我对书中关于“Voronoi图”和“Delaunay三角剖分”的深入探讨也十分着迷,这两者之间的紧密联系以及它们在各个领域的广泛应用,都让我看到了计算几何的强大力量。书中还涉及了“计算几何的插值技术”和“计算几何的曲面表示”,这让我看到了计算几何在图形学和CAD领域的巨大潜力。我对书中关于“计算几何的网格生成”技术的介绍也十分感兴趣,例如如何利用Delaunay三角剖分来生成高质量的网格,这对于有限元分析等领域至关重要。这本书不仅仅教会了我算法,更教会了我如何思考,如何分析问题,以及如何用数学的语言去描述和解决问题,我为能够阅读到这样一本优秀的书感到无比幸运,它点燃了我对计算几何的强烈热情。

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这本《Computational Geometry》我实在是太喜欢了,它就像一本魔法书,把我带入了数学与计算机科学交织的奇妙世界。从第一个字开始,我就被作者精妙的逻辑和清晰的阐述所吸引。那些看似复杂的几何概念,在作者的笔下变得生动起来,仿佛拥有了生命。书中对各种算法的讲解,从基础的点、线、面的关系,到更高级的凸包、三角剖分,再到令人惊叹的Voronoi图和Delaunay三角剖分,每一个章节都充满了智慧的火花。我尤其欣赏作者在讲解算法时,不仅仅是罗列公式和伪代码,而是深入剖析了算法背后的几何直觉和思想。比如,在讲解凸包算法时,作者从一个二维平面的点集出发,通过一步步的“剥离”过程,最终找到那个能够包裹所有点的最小凸多边形,这个过程被描述得如此形象,我仿佛亲手在纸上完成了一样。书中对数据结构的运用也让我大开眼界,特别是kd树和四叉树,它们是如何巧妙地组织几何信息,从而实现高效查询的,这让我对计算机如何处理空间数据有了全新的认识。这本书不仅仅是理论的堆砌,它还包含了大量的实际应用案例,从计算机图形学中的渲染和碰撞检测,到地理信息系统中地图的绘制和分析,再到机器人路径规划,这些章节让我看到了计算几何的巨大潜力和实际价值。作者还非常细心地在每个章节后设置了思考题和习题,这些题目不仅巩固了我的理解,更激发了我进一步探索的兴趣。我花了大量时间去思考和解决这些问题,每一次的成功都让我充满了成就感。总而言之,这本书是我在计算机科学领域学习过程中遇到的最令人振奋的一本书,它为我打开了一扇通往更广阔世界的大门,我迫不及待地想将书中的知识应用到我自己的项目中去。

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《Computational Geometry》这本书,在我看来,是一部关于如何在计算机中处理和分析几何信息的百科全书。作者的写作风格非常独特,他能够将数学的严谨性和计算机的实践性完美地结合起来。我尤其欣赏书中对“凸包”算法的讲解,作者不仅介绍了Graham扫描法和Jarvis步进法,还引入了更高效的Chan算法,并且通过精密的数学分析,展示了它们在不同情况下的优劣。我非常喜欢作者在讲解算法时,总是先给出算法的直观几何意义,然后再深入到数学推导和实现细节,这种方式让我能够真正理解算法的“为什么”,而不仅仅是“怎么做”。书中关于“点定位”和“区域查询”的章节,也让我对如何高效地在空间数据中查找信息有了全新的认识。特别是关于“kd树”和“四叉树”的介绍,它们如何将高维空间数据进行有效组织,以及如何通过这些数据结构实现快速查找,这让我对计算机如何处理空间数据有了更深入的理解。我对书中关于“Voronoi图”和“Delaunay三角剖分”的深入探讨也十分着迷,这两者之间的紧密联系以及它们在各个领域的广泛应用,例如在插值、网格生成、图像处理等,都让我看到了计算几何的强大潜力。书中还涉及了“计算几何的数学基础”和“计算几何的复杂度分析”,这让我看到了计算几何领域的理论深度和技术挑战。我对书中关于“计算几何在机器人学中的应用”的介绍也十分感兴趣,例如路径规划和避障,这让我看到了计算几何的强大能力,可以解决更复杂的现实世界问题。这本书为我打开了一个全新的视角,让我看到了计算机科学与数学之间如此紧密的联系,我将这本书视为我学习道路上的一个重要的里程碑,它彻底改变了我对计算的理解。

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《Computational Geometry》这本书,我敢说是我在算法领域读过的最令人印象深刻的书籍之一。作者以其独特的视角和深厚的功底,将复杂的计算几何概念娓娓道来,使得即使是初学者也能快速进入状态。我对书中对“凸包”算法的讲解印象尤为深刻,作者不仅详细介绍了Graham扫描法和Jarvis步进法,还引入了更高效的Chan算法,并且通过精密的数学分析,展示了它们在不同情况下的优劣。我非常欣赏作者在讲解算法时,总是先给出算法的直观几何意义,然后再深入到数学推导和实现细节,这种方式让我能够真正理解算法的“为什么”,而不仅仅是“怎么做”。书中关于“点定位”和“区域查询”的章节,也让我对如何高效地在空间数据中查找信息有了全新的认识。特别是关于“kd树”和“四叉树”的介绍,它们如何将高维空间数据进行有效组织,以及如何通过这些数据结构实现快速查找,这让我对计算机如何处理空间数据有了更深入的理解。我对书中对“Voronoi图”和“Delaunay三角剖分”的深入探讨也十分着迷,这两者之间的紧密联系以及它们在各个领域的广泛应用,例如在插值、网格生成、图像处理等,都让我看到了计算几何的强大潜力。书中还涉及了“计算几何中的拓扑学”以及“计算几何的渐进分析”,这些更高级的主题,也为我打开了更广阔的视野,让我看到了计算几何领域的无限可能。这本书不仅仅是一本书,更是一次思维的盛宴,它让我对计算几何这个领域产生了浓厚的兴趣,并且激发了我将其应用于实际项目中的热情。

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《Computational Geometry》这本书,如同一位经验丰富的向导,引领我穿越错综复杂的几何世界,探寻算法的奥秘。作者的文字功底深厚,能够将那些抽象的数学概念,通过清晰的逻辑和精妙的比喻,转化为易于理解的知识。我记得在学习“线段交点”的算法时,书中对“ Bentley-Ottmann 算法”的详细阐述,特别是关于扫描线技术的使用,让我对如何高效地处理几何交点问题有了全新的认识。作者不仅解释了算法的步骤,还深入剖析了其核心思想——事件点,以及如何通过这些事件点来高效地处理交点问题,这让我对算法的设计思路有了前所未有的理解。书中关于“多边形的剖分”和“多边形的化简”的章节,也让我对计算机如何处理复杂的几何形状有了更深的认识。我尤其喜欢书中对“单调多边形”的讲解,以及如何通过将其转化为单调多边形来简化对一般多边形的处理,这种“化繁为简”的思想让我受益匪浅。书中对“Voronoi图”和“Delaunay三角剖分”的介绍,更是让我惊叹于数学的简洁与力量。作者不仅解释了它们的构造方法,更重要的是,深入探讨了它们之间的对偶关系,以及它们在科学研究和工程实践中的广泛应用,例如在插值、网格生成、模式识别等领域。我对书中关于“计算几何的拓扑学”的讨论也十分感兴趣,这让我看到了计算几何领域的理论深度和技术挑战。这本书不仅仅教会了我算法,更教会了我如何思考,如何分析问题,以及如何用数学的语言去描述和解决问题,我为能够阅读到这样一本优秀的书感到无比幸运。

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《Computational Geometry》这本书,与其说是一本教材,不如说是一位经验丰富的向导,带领我深入探索计算几何的迷人世界。作者在语言的运用上,既有学术论文的严谨,又不乏科普读物的可读性,使得那些原本晦涩难懂的几何概念变得生动有趣。我记得在初读“线段交点”的章节时,我曾被几个不同的算法搞得晕头转向,但这本书通过清晰的图示和循序渐进的讲解,特别是对“ Bentley-Ottmann 算法”的详细阐述,让我茅塞顿开。作者不仅解释了算法的步骤,还深入剖析了其核心思想——扫描线技术,以及如何通过事件点来高效地处理交点问题,这让我对算法的设计思路有了前所未有的理解。书中关于“多边形的剖分”和“多边形的化简”的章节,也让我对计算机如何处理复杂的几何形状有了更深的认识。我尤其喜欢书中对“单调多边形”的讲解,以及如何通过将其转化为单调多边形来简化对一般多边形的处理,这种“化繁为简”的思想让我受益匪浅。书中对“Voronoi图”和“Delaunay三角剖分”的介绍,更是让我惊叹于数学的简洁与力量。作者不仅解释了它们的构造方法,更重要的是,深入探讨了它们之间的对偶关系,以及它们在科学研究和工程实践中的广泛应用,例如在插值、网格生成、模式识别等领域。我对书中关于“计算几何在三维空间中的应用”的探讨也十分感兴趣,例如“三维凸包”、“三维剖分”等,这让我看到了计算几何的强大能力,可以处理更复杂的现实世界问题。这本书不仅仅教会了我算法,更教会了我如何思考,如何分析问题,以及如何用数学的语言去描述和解决问题,我为能够阅读到这样一本优秀的书感到无比幸运。

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《Computational Geometry》这本书,我可以说是在学习过程中爱不释手的一本。它的内容深度和广度都让我感到非常满意。作者在介绍各种几何算法时,不仅仅是简单地给出结论,而是会从问题的根源出发,层层递进地揭示算法的设计思想和数学原理。我记得在学习“凸包”算法时,除了经典的Jarvis步进法和Graham扫描法,作者还详细介绍了Chan算法,并且对比了它们在不同情况下的时间复杂度,这让我对算法的优化有了更直观的理解。书中对于“直线和曲线的表示”以及“多边形的表示”的讨论也十分详尽,这些基础但至关重要的内容,为后续更复杂的算法奠定了坚实的基础。我特别喜欢作者在解释“多边形表示”时,对于“边界表示法”(B-rep)和“体素表示法”(Voxel-based representation)的对比,以及它们各自的优缺点,这让我意识到在实际应用中选择合适的数据结构是多么重要。书中对“Voronoi图”的讲解更是达到了一个我从未想象过的深度,作者不仅介绍了Voronoi图的性质和构造算法,还深入探讨了它的各种变体,例如“多重Voronoi图”和“加权Voronoi图”,并且列举了它们在多个领域的应用,例如在通信网络中的基站覆盖和在生物信息学中的蛋白质结构分析。我对书中关于“计算几何中的数学工具”的介绍也非常赞赏,例如“线性代数”、“概率论”和“离散数学”等,这些数学知识如何巧妙地融入到几何算法的设计中,让我对数学的魅力有了更深的体会。这本书为我打开了一个全新的视角,让我看到了计算机科学与数学之间如此紧密的联系,我将这本书视为我学习道路上的一个重要的里程碑。

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