اجرای بصری حرکت داده الگوریتم گراهام
الگوریتم گراهام یک روش کارآمد برای حل مسئله‌ی جستجوی محدوده‌ی محدب در مجموعه‌ای از نقاط است. در واقع، این الگوریتم به ما کمک می‌کند تا نقاطی را که در یک محدوده‌ی خاص قرار دارند، شناسایی کنیم. برای درک بهتر این الگوریتم، چهار مرحله‌ی اساسی آن را بررسی می‌کنیم.
مرحله اول: انتخاب نقطه مرجع
در ابتدا، باید نقطه‌ای را به عنوان نقطه‌ی مرجع انتخاب کنیم. معمولاً این نقطه، پایین‌ترین نقطه در مجموعه‌ی نقاط است. این انتخاب اهمیت زیادی دارد، زیرا سایر نقاط نسب به این نقطه مرتب می‌شوند.
مرحله دوم: مرتب‌سازی نقاط
پس از انتخاب نقطه‌ی مرجع، نقاط دیگر را بر اساس زاویه‌ای که با خط افقی نسبت به نقطه‌ی مرجع دارند، مرتب می‌کنیم. در این مرحله، می‌توان از تابع تانژانت استفاده کرد. همچنین، باید نقاط با زاویه‌ی یکسان را بر اساس فاصله‌شان از نقطه‌ی مرجع مرتب کنیم. این کار باعث می‌شود که دقت بیشتری در شناسایی محدوده‌ی محدب داشته باشیم.
مرحله سوم: ساخت محدوده‌ی محدب
اکنون که نقاط را مرتب کرده‌ایم، باید به مرحله‌ی ساخت محدوده‌ی محدب برویم. با استفاده از نقاط مرتب شده، می‌توانیم یک ساختار داده‌ای به نام "پشته" ایجاد کنیم. با اضافه‌کردن نقاط به پشته و بررسی تقاطع‌ها، می‌توانیم نقاطی را که در محدوده‌ی محدب قرار دارند، شناسایی کنیم.
مرحله چهارم: نمایش بصری
برای درک بهتر، نمایش بصری الگوریتم گراهام اهمیت زیادی دارد. می‌توان از نرم‌افزارهای گرافیکی استفاده کرد تا مراحل مختلف الگوریتم را به صورت بصری مشاهده کنیم. این نمایش، به ما کمک می‌کند تا فرآیند را بهتر درک کنیم و نقاط مربوط به محدوده‌ی محدب را به وضوح ببینیم.
در نهایت، الگوریتم گراهام یک ابزار قوی در جستجوی محدوده‌ی محدب است. با استفاده از مراحل ذکر شده، می‌توان به سادگی نقاط را شناسایی و تحلیل کرد.
