原始算法是sphere,我这里简化为circle了。

Ritter's求最小包围圆为线性算法,因为非常简单,所以应用非常广泛。

该算法求出的圆比最优圆大概会大个5%到20%左右,求最优圆应该可以用Bouncing Bubble算法,以后有机会可以尝试一下。

Ritter's算法如下:

1.从点集中随机选出两个点作为直径对圆进行初始化。

2.判断下一个点p是否在圆中,如果在则继续本步骤,如果不在则进行步骤3。

3.使用p作为新圆的一个边界点,另一个边界点为距离p最远的圆上的点,使用这两个点作为直径构造新圆。

4.继续步骤2,直到遍历完所有点。

结果如下:

matlab代码如下:

clear all;close all;clc;

n=;
p=rand(n,); p1=p(,:);
p2=p(,:);
r=sqrt((p1()-p2())^+(p1()-p2())^)/;
cenp=(p1+p2)/; for i=:n
newp=p(i,:);
d=sqrt((cenp()-newp())^+(cenp()-newp())^);
if d>r
r=(r+d)/;
cenp=cenp+(d-r)/d*(newp-cenp);
end
end hold on;
plot(p(:,),p(:,),'o');
x0=cenp();
y0=cenp();
theta=:0.01:*pi;
x=x0+r*cos(theta);
y=y0+r*sin(theta);
plot(x,y,'-',x0,y0,'.');
axis equal

参考:http://en.wikipedia.org/wiki/Bounding_sphere

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