P1742 最小圆覆盖

使用最小圆覆盖算法解决几何问题
该博客探讨了一种解决几何问题的方法——最小圆覆盖。通过给出的C++代码实现,博主展示了如何找到包含一组点的最小圆心和半径。算法首先找到任意两点的中点作为初始圆心,然后迭代更新圆心和半径,确保所有点都在圆内。最终,代码在随机打乱点集后找出最小覆盖圆,并输出结果。
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题目

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思路

最小圆覆盖

代码
#include<iostream>
#include<string>
#include<map>
#include<set>
//#include<unordered_map>
#include<queue>
#include<cstdio>
#include<vector>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<iomanip>
#include<cmath>
#include<fstream>
#define X first
#define Y second
#define best 131 
#define INF 0x3f3f3f3f3f3f3f3f
#define pii pair<int,int>
#define lowbit(x) x & -x
#define inf 0x3f3f3f3f
//#define int long long
//#define double long double
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef unsigned long long ull;
//const double eps=1e-7;
const double pai=acos(-1.0);
const int N=2e4+10;
const int maxn=1e6+10;
const int mod=1e9+7;
const double eps=1e-12;
struct point{
	double x,y;
}a[maxn];
double dis(point p,point q){
	double x=p.x-q.x,y=p.y-q.y;
	return sqrt(x*x+y*y);
}
point circle_center(point a,point b,point c){
	double x1=a.x,x2=b.x,x3=c.x;
	double y1=a.y,y2=b.y,y3=c.y;
	double A=x1*x1+y1*y1,B=x2*x2+y2*y2,C=x3*x3+y3*y3;
	double u1=x1-x2,u2=x1-x3,u3=x2-x3;
	double v1=y1-y2,v2=y1-y3,v3=y2-y3;
	point o;
	o.y=((C-A)*u1-(B-A)*u2)/(2*v1*u2-2*v2*u1);
	o.x=((C-A)*v1-(B-A)*v2)/(2*u1*v2-2*u2*v1);
	return o;
}
int n;
void solve()
{
	point o=a[1];
	double r=0;
	for(int i=2;i<=n;i++)
	{
		if(dis(o,a[i])-r>eps)
		{
			o=a[i];r=0;
			for(int j=1;j<i;j++)
			{
				if(dis(o,a[j])-r>eps)
				{
					o.x=(a[i].x+a[j].x)/2;
					o.y=(a[i].y+a[j].y)/2;
					r=dis(o,a[j]);
					for(int k=1;k<j;k++)
					{
						if(dis(o,a[k])-r>eps)
						{
							o=circle_center(a[i],a[j],a[k]);
							r=dis(o,a[k]);
						}
					}
				}
			}
		}
	}
	printf("%.10lf\n%.10lf %.10lf",r,o.x,o.y);
}
int main() 
{
//	ios::sync_with_stdio(false);
//	cin.tie(0);cout.tie(0);
	scanf("%d",&n);
	for(int i=1;i<=n;i++)
		scanf("%lf%lf",&a[i].x,&a[i].y);
	random_shuffle(a+1,a+n+1);
	solve();
	return 0;
}
### 实现最小圆覆盖算法 最小圆覆盖问题是计算几何中的经典问题之一,目标是在给定的一组点中找到能够覆盖所有这些点的最小半径的圆。该问题可以通过多种方法解决,在此提供一种基于随机增量法的有效解决方案。 #### 随机增量法简介 随机增量法是一种概率性的高效算法,用于求解最小圆覆盖等问题。其基本思路是从输入集合中随机选取三个不共线的点形成初始圆;随后逐个考察剩余各点,如果当前构建的圆无法包容新加入的点,则调整圆的位置和大小直至满足条件为止[^1]。 下面展示一段利用上述原理编写的Python代码: ```python import random from math import sqrt def get_circle_center(x1, y1, x2, y2, x3, y3): """Calculate center coordinates of circumcircle defined by three non-collinear points.""" A = x2 - x1 B = y2 - y1 C = x3 - x1 D = y3 - y1 E = A * (x1 + x2) + B * (y1 + y2) F = C * (x1 + x3) + D * (y1 + y3) G = 2 * (A * (y3 - y2) - B * (x3 - x2)) if abs(G) < 1e-7: return None cx = (D*E-B*F)/G cy = (A*F-C*E)/G return cx, cy def min_disk_cover(points): def make_circle(p1, p2=None, p3=None): if not p2: return {'center':p1,'radius':0} elif not p3: mid_x = (p1[0]+p2[0])/2. mid_y = (p1[1]+p2[1])/2. radius = ((mid_x-p1[0])**2+(mid_y-p1[1])**2)**0.5 return { 'center':[mid_x,mid_y], 'radius':radius, } else: c=get_circle_center(*p1,*p2,*p3) if c==None: raise ValueError('Points are collinear') r=sqrt((c[0]-p1[0])**2+(c[1]-p1[1])**2) return { 'center':list(c), 'radius':r, } shuffled_points=random.sample(points,len(points)) M=make_circle(shuffled_points[0],shuffled_points[1]) for i in range(2,len(shuffled_points)): P_i=shuffled_points[i] if pow(P_i[0]-M['center'][0],2)+pow(P_i[1]-M['center'][1],2)>pow(M['radius'],2): temp_M={'center':P_i,'radius':0} for j in range(i): P_j=shuffled_points[j] d=pow(P_j[0]-temp_M['center'][0],2)+pow(P_j[1]-temp_M['center'][1],2) if d>pow(temp_M['radius'],2): temp_M={ 'center':[(P_i[0]+P_j[0])/2,(P_i[1]+P_j[1])/2], 'radius':sqrt(d)/2 } for k in range(j): P_k=shuffled_points[k] if pow(P_k[0]-temp_M['center'][0],2)+pow(P_k[1]-temp_M['center'][1],2)>pow(temp_M['radius'],2): temp_M=make_circle(P_i,P_j,P_k) M=temp_M return M ``` 这段程序实现了通过随机化方式来快速获得近似最优解的功能。对于大多数实际应用场景而言,这种方法已经足够精确且效率较高。
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