그레이엄 스캔

섬네일|205x205픽셀|2차원 볼록 껍질을 찾는 그레이엄 스캔의 예시
**그레이엄의 스캔(Graham Scan)**은 평면상에서 유한한 점들의 볼록 껍질을 찾는 방법으로, 시간 복잡도는 O(*n* log *n*)이다. 이것의 이름은 로널드 그레이엄이 1972년 원시 알고리즘을 출판한 뒤에 붙여졌다. 이 알고리즘은 볼록껍질의 모든 정점들을 테두리를 따라 찾는다. 그이 알고리즘은 경계의 오목성을 효율적으로 감지하고 제거하기 위해 스택을 사용한다.

## 알고리즘
오른쪽|프레임|위에서 볼 수 있듯이 PAB와 ABC는 반시계 방향이지만, BCD는 그렇지 않다. 알고리즘은 이러한 상황을 감지하고 반시계 방향이 될 때까지(위 그림에서 ABD) 이전에 고른 점을 버린다.
첫 단계로 y좌표가 가장 작은 점을 찾는다. 만약 y좌표가 가장 작은 점이 두 개 이상일 경우, 그 중에서 x좌표가 가장 작은 점을 고른다. 이 점을 *P*라고 하자. 이 단계는 점의 개수를 *n*이라고 할 때 O(*n*)에 수행된다.

다음으로, 점들의 집합은 점 *P*로부터 x축에 대해 각도가 증가하는 순으로 정렬된다. 모든 일반적인 목적의 정렬 알고리즘은 이 과정에 적절하다. 예로, 힙 정렬 (O(*n* log *n*))이 사용될 수 있다.

각도 순으로 정렬할 때 각을 계산할 필요는 없으며, 구간 [ 0, \pi ]에서 단조인 임의의 함수를 사용할 수 있다. 스칼라곱을 이용하여 쉽게 계산할 수 있는 코사인이나, P에서 점까지의 직선의 기울기를 사용할 수도 있다. 만약 수의 정밀도가 중요할 때, 정렬 알고리즘에 사용하는 비교 함수는 외적의 부호를 통해 상대각(좌회전, 우회전)을 판정할 수 있다.

알고리즘은 정렬된 배열의 각 점들을 순차적으로 처리한다. 각 점마다 우선 바로 앞의 두 점을 지나서 이 점으로 도달할 때 어느 방향으로 회전하는지를 판정한다. 우회전할 경우 맨 끝에서 두 번째 점은 볼록 껍질에 속하지 않고 그 '안에' 있음을 알 수 있다. 그런 다음에는 현재의 점과 내부에 있는 것으로 판정한 점 바로 앞의 두 점에 대해 동일한 판정을 반복하며, 좌회전이 될 경우 껍질 내부에 있는 점을 제외하고(다시 고려할 필요가 없으므로) 다음 점으로 넘어간다. (어떤 경우에는 볼록 껍질의 경계 위에 있는 모든 점을 찾아야 하기 때문에, 어느 단계에서든 세 점이 한 직선 위에 있을 때는 그 점을 버리거나 이를 보고할 수 있다.)

여기서도 세 점이 좌회전 혹은 우회전을 구성하는지 판정하는 데는 두 직선이 이루는 각을 실제로 구할 필요가 없으며, 간단한 계산으로 구할 수 있다. 세 점 P_1 = (x_1, y_1), P_2 = (x_2, y_2), P_3 = (x_3, y_3)에 대해 두 벡터 \overrightarrow{P_1 P_2}와 \overrightarrow{P_1 P_3}의 외적의 *z*좌표를 식 (x_2 - x_1)(y_3 - y_1) - (y_2 - y_1)(x_3 - x_1)으로 구할 수 있다. 이 값이 0이면 세 점이 한 직선 위에 있고, 양수이면 "좌회전", 즉 반시계 방향이며, 음수이면 "우회전", 즉 시계 방향이다.

이 과정이 처음 시작한 점으로 돌아오면 알고리즘이 종료된 것이며, 스택에는 반시계 방향 순서로 볼록 껍질 위에 있는 점이 저장되어 있다.

## 시간 복잡도
점들을 정렬하는 데 필요한 시간 복잡도는 O(*n* log *n*)이다. 반복문 부분의 시간 복잡도는 O(*n<sup>2</sup>*)처럼 보일 수 있지만, 각 점마다 뒤로 돌아가서 이전 점이 "우회전"을 하는지만 확인하며, 각 점을 최대 2번까지만 확인한다고 생각할 수 있기 때문에 실제로는 O(*n*)이다. 각 점은 "좌회전"의 (x_2, y_2)로 한 번(이후에는 다음 점 (x_3, y_3)으로 넘어가므로), "우회전"의 (x_2, y_2)로 한 번(이후에는 이 점 (x_2, y_2)이 제거되므로)어 등장한다. 정렬에 필요한 시간 복잡도가 실제로 볼록 껍질을 계산하는 시간보다 길기 때문에 전체 시간 복잡도는 O(*n* log *n*)이다.

## 의사코드
아래의 코드는 함수 ccw를 사용하며, ccw > 0이면 세 점이 반시계 방향으로, ccw stack에 저장하는 것으로 하자.
 **let** points **be** the list of points
 **let** stack = empty_stack()

 **find** the lowest y-coordinate and leftmost point, called P0
 **sort** points by polar angle with P0, if several points have the same polar angle then only keep the farthest

 **for** point **in** points:
     # pop the last point from the stack if we turn clockwise to reach this point
     **while** **count** stack > 1 and **ccw**(next_to_top(stack), top(stack), point) next_to_top()은 스택을 변경하지 않고 꼭대기에서 바로 아래에 있는 원소를, `top()`은 꼭대기에 있는 원소를 반환하는 함수이다.

이 의사코드는 ''Introduction to Algorithms''에서 가져온 것이다.

## 참고
이 알고리즘의 기본 개념은 입력이 각도 대신 *x*좌표로 정렬되어 있어도 적용할 수 있으며, 이때는 볼록 껍질의 위쪽과 아래쪽을 두 단계에 걸쳐 계산한다. 이렇게 수정된 알고리즘은 A. M. Andrew가 고안했으며 Andrew's Monotone Chain Algorithm으로 알려져 있다. 이 알고리즘은 그레이엄 스캔과 기본 성질이 같다.

그레이엄 스캔에서 스택을 활용하는 기법은 모든 최근접 최솟값 문제와 매우 비슷하며, 이 문제를 해결하는 병렬 알고리즘을 (그레이엄 스캔처럼) 정렬된 점들의 볼록 껍질을 효율적으로 계산하는 데도 사용할 수 있다.

## 수치적 정밀성
유한 정밀도 부동소수점 산술을 사용하는 알고리즘에서는 수치적 정밀성이 문제가 된다. 2004년의 논문에서는 특히 그레이엄 스캔을 구현하는 데 사용할 수 있는 간단한 증분 전략을 분석하였다. 이 논문에서 제시한 목표는 특히 이 알고리즘을 분석하는 것이라기보다는 계산기하학에서 어떤 부동소숫점 계산이 어떻게 실패할 수 있을지에 대한 교과서적 예제를 제공하는 것이었다. 나중에 D. Jiang과 N. F. Stewart가 이 논문에 부연하여 역방향 오차 분석을 통해 두 가지 중요한 결론을 이끌어냈다. 하나는 볼록 껍질이 well-conditioned인 문제이므로 이 문제를 해결하는 알고리즘의 오차가 합리적인 범위 이내일 것을 기대할 수 있다는 것이며, 다른 하나는 저자들이 (Steven Fortune의 이름을 따) Graham-Fortune이라고 부르는 그레이엄 스캔의 변형 알고리즘이 유한 정밀도와 정확하지 않은 값 문제를 "해결할 수 있는 최대한의 한도 내에서" 해결할 수 있음을 보인 것이다.

## 같이 보기
* 볼록 껍질 알고리즘

## 각주

분류:알고리즘 분석
분류:볼록 껍질 알고리즘