eoj1127 计算几何 任意多边形面积

本文介绍了一种利用向量叉乘原理计算多边形面积的方法,并提供了一个完整的C++实现示例,帮助读者理解如何通过算法解决实际问题。

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题目:eoj1127

“ 改革春风吹满地,
不会算法没关系;
实在不行回老家,
还有一亩三分地。
谢谢!(乐队奏乐)”

话说部分学生心态极好,每天就知道游戏,这次考试如此简单的题目,也是云里雾里,而且,还竟然来这么几句打油诗。
好呀,老师的责任就是帮你解决问题,既然想种田,那就分你一块。
这是一块多边形形状的田,原本是Partychen的,现在就准备送给你了。不过,任何事情都没有那么简单,你必须首先告诉我这块地到底有多少面积,如果回答正确才能真正得到这块地。
发愁了吧?就是要让你知道,种地也是需要算法知识的!以后还是好好练吧...

Input

输入数据包含多个测试实例,每个测试实例占一行,每行的开始是一个整数n(3<=n<=100),它表示多边形的边数(当然也是顶点数),然后是按照逆时针顺序给出的n个顶点的坐标(x1, y1, x2, y2...xn, yn),为了简化问题,这里的所有坐标都用整数表示。
输入数据中所有的整数都在32位整数范围内,n=0表示数据的结束,不做处理。

Output

对于每个测试实例,请输出对应的多边形面积,结果精确到小数点后一位小数。
每个实例的输出占一行。

Sample Input

3 0 0 1 0 0 1
4 1 0 0 1 -1 0 0 -1
0

Sample Output

0.5
2.0

 

 

 

题目分析:

计算任意多边形面积。工具:向量叉乘。向量叉乘为三角形有向面积的两倍。因此可选取任意点,如原点与每条边的两个端点形成三角形,通过有向面积的正负向消可以得出任意多边形面积,可做过作图直观理解这一定理。

 

AC代码:

<span style="font-size:18px;">#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <cmath>
 
using namespace std;
struct Point{			//点类
    double x,y;
    Point(int xx=0,int yy=0):x(xx),y(yy){}
};
struct Vec{			//向量类,可合并向量类和点类。但这样区分开来更好理解
    double x,y;
    Vec(){}
    Vec(const Point& a,const Point& b){		//将两点转化成向量
        x=a.x-b.x;
        y=a.y-b.y;
    }
    friend double operator*(Vec a,Vec b){		//重载叉乘运算
        return a.x*b.y-a.y*b.x;
    }
}v[105];
 
int main()
{
    int n;
    Point o={0.0,0.0};
    while(~scanf("%d",&n),n){
        for(int i=0;i<n;++i){
            double a,b;
            scanf("%lf%lf",&a,&b);
            v[i]={Point{a,b},o};
        }
        double ans=0.0;
        for(int i=0;i<n-1;++i){
            ans+=v[i]*v[i+1];
        }
        ans+=v[n-1]*v[0];
        printf("%.1f\n",fabs(0.5*ans));
    }
    return 0;
}
</span>



### 关于EOJ DNA排序问题的解题思路 在处理EOJ中的DNA排序问题时,主要挑战在于如何高效地完成字符串数组的排序以及去重操作。由于题目涉及两个测试点可能因时间复杂度较高而超时,因此需要优化算法设计。 #### 数据结构的选择 为了降低时间复杂度并提高效率,可以引入`std::map`或者`unordered_map`来辅助实现去重功能[^1]。这些数据结构能够快速判断某项是否存在集合中,并支持高效的插入和查找操作。具体来说: - 使用 `std::set` 可以自动去除重复元素并对结果进行升序排列; - 如果还需要自定义比较逻辑,则可以选择基于哈希表的数据结构如 `unordered_set` 配合手动排序。 #### 排序策略 对于给定的一组DNA序列(通常表示为长度固定的字符串),按照字典顺序对其进行排序是一个常见需求。C++标准库提供了非常方便的方法来进行此类任务——即利用 `sort()` 函数配合合适的比较器函数对象或 lambda 表达式来指定所需的排序规则。 下面展示了一个简单的例子用于说明如何读取输入、执行必要的预处理步骤(包括但不限于删除冗余条目),最后输出经过整理的结果列表: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main(){ set<string> uniqueDNAs; string line, dna; while(getline(cin,line)){ stringstream ss(line); while(ss>>dna){ uniqueDNAs.insert(dna); // 自动过滤掉重复项 } } vector<string> sortedUnique(uniqueDNAs.begin(),uniqueDNAs.end()); sort(sortedUnique.begin(),sortedUnique.end()); for(auto it=sortedUnique.cbegin();it!=sortedUnique.cend();++it){ cout<<*it; if(next(it)!=sortedUnique.cend())cout<<" "; } } ``` 上述程序片段实现了基本的功能模块:从标准输入流逐行解析得到各个独立的DNA片段;借助 STL 容器特性轻松达成无重复记录维护目的;最终依据字母大小关系重新安排各成员位置后再统一打印出来[^3]。 #### 学习延伸至自然语言处理领域 值得注意的是,在计算机科学特别是机器学习方向上,“上下文”概念同样重要。例如 Word2Vec 这样的技术就是通过考察周围词语环境来捕捉特定词汇的意义特征[^2]。尽管两者应用场景差异显著,但从原理层面看均体现了对局部模式挖掘的关注。 ---
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