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¿Qué son las técnicas de Steven?

Técnicas de Steven son un conjunto de métodos desarrollados por Steven S. Skiena, profesor distinguido de Ciencias de la Computación en la Universidad de Stony Brook, para resolver una variedad de problemas en geometría computacional y combinatoria. Estas técnicas están diseñadas para ser simples, eficientes y fáciles de implementar y, a menudo, se utilizan en algoritmos para problemas como encontrar el camino más corto en un gráfico o calcular el casco convexo de un conjunto de puntos.

Algunas de las Técnicas Steven más conocidas incluyen:

* escaneo de Graham :Este algoritmo construye el casco convexo de un conjunto de puntos en O(n log n) tiempo, donde n es el número de puntos. Funciona comenzando con el punto más a la izquierda y luego agregando puntos de forma iterativa al casco convexo en orden antihorario.

* Marcha de Jarvis :Este algoritmo también construye el casco convexo de un conjunto de puntos, pero lo hace en tiempo O(nh), donde h es el número de puntos en el casco convexo. Funciona comenzando con cualquier punto del casco convexo y luego agregando iterativamente el punto que está más a la derecha del punto actual.

* Envoltorio de regalo :Este algoritmo construye el casco convexo de un conjunto de puntos en tiempo O(n log n). Funciona comenzando con el punto más a la izquierda y luego agregando puntos de forma iterativa al casco convexo en sentido antihorario, pero utiliza un criterio diferente para determinar cuándo agregar un punto al casco convexo.

* Algoritmo de línea de barrido :Este algoritmo encuentra el camino más corto en un gráfico en tiempo O (E log V), donde E es el número de aristas en el gráfico y V es el número de vértices en el gráfico. Funciona imaginando una línea vertical que recorre el gráfico de izquierda a derecha y actualizando la ruta más corta desde el vértice de origen a cada vértice a medida que la línea se mueve.

Las técnicas Steven se utilizan ampliamente en una variedad de aplicaciones, incluidas gráficos por computadora, robótica y biología computacional. Se destacan por su simplicidad, eficiencia y facilidad de implementación, lo que los convierte en una herramienta valiosa para resolver una amplia gama de problemas en geometría computacional y combinatoria.

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