Cuda中的凸多边形算法？
我正在寻找一种算法来使用 Cuda 找到包含所有随机点的凸多边形。有谁知道我可以采用的非常有效的算法吗？
I am searching for an algorithm to find a convex polygon to contain all the random points using Cuda. Is there anyone know a very efficient algorithm that I can adapt?
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评论（2）
如果您（或未来的 SO 用户）仍在寻找 CUDA 的 3D Hull 算法，您可以查看 2011 年 11 月的这篇论文：
“CudaHull：GPU 上的快速并行 3D 凸包”
作者：Ayal Stein、Eran Geva 和 Jihad El-Sana
http://www.cs.bgu.ac.il/~el-sana/publications/pdf/CudaHull.pdf
作者声称比 Qhull (http://www.qhull.org) 加速 27 倍到 40 倍）分别为 10 和 2000 万点。然而，对于较少的点（< 10,000），他们的 CPU / GPU 算法实际上比 Qhull 慢。
我自己还没有实现它，但是在搜索 CUDA 的 3D 凸包算法时遇到了你的 SO 问题和 CudaHull 论文。
If you (or future SO users) are still looking for a 3D Hull algorithm for CUDA, you might check out this paper from November 2011:
"CudaHull: Fast Parallel 3D Convex Hull on the GPU"
by Ayal Stein, Eran Geva, and Jihad El-Sana
http://www.cs.bgu.ac.il/~el-sana/publications/pdf/CudaHull.pdf
The authors claim a 27x to 40x speedup over Qhull (http://www.qhull.org) for 10 and 20 million points, respectively. For fewer points (< 10,000), though, their CPU / GPU algorithm is actually slower than Qhull.
I haven't implemented it myself, but came across both your SO question and the CudaHull paper when searching for 3D convex hull algorithms for CUDA.
HiPC 上有一篇关于运行 带有 CUDA 的 GPU 上的凸包算法。
Graham Scan 是一种用于查找一组点的凸包的简单算法。维基百科文章中存在它的伪代码版本。
There is a paper presented at HiPC about running a Convex Hull Algorithm on a GPU with CUDA.
Graham Scan is a simple algorithm to find the Convex Hull of a set of points. On the Wikipedia article exists a pseudo code version of it.