HDU 4998 Rotate (二维图形几何变换)

旋转组合求解
本文介绍了一个几何数学问题的解决方法,通过多次绕不同点旋转,最终等效为一次旋转,并求解该旋转的中心点坐标及旋转角度。利用矩阵运算进行求解,注意精度控制。
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Rotate

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Problem Description
Noting is more interesting than rotation!

Your little sister likes to rotate things. To put it easier to analyze, your sister makes n rotations. In the i-th time, she makes everything in the plane rotate counter-clockwisely around a point ai by a radian of pi.

Now she promises that the total effect of her rotations is a single rotation around a point A by radian P (this means the sum of pi is not a multiplier of 2π).

Of course, you should be able to figure out what is A and P :).
 

Input
The first line contains an integer T, denoting the number of the test cases.

For each test case, the first line contains an integer n denoting the number of the rotations. Then n lines follows, each containing 3 real numbers x, y and p, which means rotating around point (x, y) counter-clockwisely by a radian of p.

We promise that the sum of all p's is differed at least 0.1 from the nearest multiplier of 2π.

T<=100. 1<=n<=10. 0<=x, y<=100. 0<=p<=2π.
 

Output
For each test case, print 3 real numbers x, y, p, indicating that the overall rotation is around (x, y) counter-clockwisely by a radian of p. Note that you should print p where 0<=p<2π.

Your answer will be considered correct if and only if for x, y and p, the absolute error is no larger than 1e-5.
 

Sample Input
  
1 3 0 0 1 1 1 1 2 2 1
 

Sample Output
  
1.8088715944 0.1911284056 3.0000000000
 


题目大意:
给n次操作,每次操作为x,y,p即绕点(x,y)旋转p度。
经过n次旋转后,相当于绕某个固定点旋转多少度,求固定点坐标和旋转度数。

解析:几何数学题,需要一个公式。

绕(xfyf)点的旋转变换

R代表 绕着(x,y)旋转θ度角。

R = R1 * R2 * ... * Rn 

算出R的具体的值,代入公式并求解。

总结:这题对于精度的要求很严格,而且在求三角函数时,传是弧度,我传成角度了,样例一直出不来。

#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <cmath>
#define N 100
#define PI acos(-1)
using namespace std;
int n;
struct Node {
	double x,y,p;
}p[N],ans;
double mat[N][3][3];
void multi(double sum[][3],double a[][3]) {
	double tmp[3][3];
	for(int i = 0; i < 3; i++) {
		for(int j = 0; j < 3; j++) {
			tmp[i][j] = 0;
		}
	}
	for(int i = 0; i < 3; i++) {
		for(int j = 0; j < 3; j++) {
			for(int k = 0; k < 3; k++) {
				tmp[i][j] += sum[i][k] * a[k][j];
			}
		}
	}
	memcpy(sum,tmp,sizeof(tmp));
}
int main() {
	int T;
	double cosa,sina;
	scanf("%d",&T);
	while (T--) {
		scanf("%d",&n);
		ans.p = 0;
		for (int i = 0; i < n; i++) {
			scanf("%lf%lf%lf",&p[i].x,&p[i].y, &p[i].p);
			ans.p += p[i].p;
			if(ans.p >= 2 * PI) {
				ans.p -= 2 * PI;
			}
			cosa = cos(p[i].p);
			sina = sin(p[i].p); 
			mat[i][0][0] = cosa;
			mat[i][0][1] = sina;
			mat[i][0][2] = 0;
			mat[i][1][0] = -sina;
			mat[i][1][1] = cosa;
			mat[i][1][2] = 0;
			mat[i][2][0] = p[i].x * (1-cosa) + p[i].y * sina;
			mat[i][2][1] = p[i].y * (1-cosa) - p[i].x * sina;
			mat[i][2][2] = 1;
		}
		double sum[3][3];
		for(int i = 0; i < 3; i++) {
			for(int j = 0; j < 3; j++) {
				sum[i][j] = mat[0][i][j];
			}
		}
		for(int i = 1; i < n; i++) {
			multi(sum,mat[i]);
		}
		cosa = sum[0][0];
		sina = sum[0][1];
		double a,b,c,d;
		a = 1 - cosa;
		b = sina;
		c = sum[2][0];
		d = sum[2][1];
		ans.x = (a*c - b*d) / (a*a + b*b);
		ans.y = (c*b + a*d) / (a*a + b*b);
		printf("%.10lf %.10lf %.10lf\n",ans.x,ans.y,ans.p);
	}
	return 0;
}


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<think>我们注意到用户要求解决HDU1081问题,但实际提供的引用中并没有直接关于HDU1081的内容。HDU1081题目名是"ToTheMax",是一个最大子矩阵和问题,而不是二维最长递增子序列问题。这里可能存在用户描述的错误。然而,根据我们的知识,HDU1081(ToTheMax)的题意:给定一个二维矩阵(可能包含正数和负数),求子矩阵的最大和。这是一个经典的最大子矩阵和问题,通常使用动态规划来解决,可以通过转换为一维的最大子段和问题来求解。解决思路:1.将二维问题转化为一维:对于每一列,计算从第i行到第j行之间的每一列的元素和,成一个一维数组。2.对成的一维数组,求最大子段和(即连续子数组的最大和)。3.遍历所有可能的i和j(行),取最大子段和的最大值。因此,我们需要实现一个最大子矩阵和算法。但是,用户提到了“二维最长递增子序列”,而实际上HDU1081是最大子矩阵和问题。这里我们按照正确题意给出代码。为了确认,我们参考引用:引用[1]:排列型枚举,与问题无关。引用[2]:最长上升子序列(LIS),一维情况,采用二分优化。引用[3]:最长公共子序列(LCS)。用户的问题描述为“二维最长递增子序列”,但根据题号HDU1081,实际应为最大子矩阵和问题。我们按照最大子矩阵和来给出Java实现。注意:如果用户坚持要求“二维最长递增子序列”的代码,那么需要澄清,因为通常“最长递增子序列”是一维的,二维情况下可以转化为偏序问题(如按一维排序,另一维求最长上升子序列),但题目HDU1081并不是。因此,我们按照HDU1081的正确题意(最大子矩阵和)给出Java代码。代码步骤:1.读取一个n*n的矩阵。2.用两层循环枚举起始行i和终止行j。3.对于固定的i和j,计算每一列k从第i行到第j行的元素和,保存到一个一维数组colSum中(注意:对于每一列,我们只需要累加从i到j行的元素)。4.对colSum数组求最大子段和。5.更新最大子矩阵和。最大子段和算法(Kadane算法):intmaxEndingHere=0;intmaxSoFar=Integer.MIN_VALUE;for(intk=0;k< n;k++){maxEndingHere=Math.max(0,maxEndingHere+colSum[k]);//如果允许负数,则可能使用Math.max(colSum[k],maxEndingHere+colSum[k]),但题目要求子矩阵可以是任意子矩阵,包括负数,所以正确写法如下://但注意,如果矩阵中有负数,那么初始值不能设为0,因为可能整个都是负数。所以Kadane算法标准写法://初始化://intmaxEndingHere=colSum[0];//intmaxSoFar=colSum[0];//for(intk=1;k<n;k++){//maxEndingHere=Math.max(colSum[k],maxEndingHere+colSum[k]);//maxSoFar=Math.max(maxSoFar,maxEndingHere);//}}但是,我们的colSum数组是通过多行累加得到的,所以可能包含负数。因此,必须用标准的Kadane算法。具体Java代码实现如下:</think> ### HDU 1081 "To The Max" 最大子矩阵和问题(Java实现) 虽然您提到“二维最长递增子序列”,但根据题号HDU 1081,实际是求最大子矩阵和问题(给定包含正负整数的矩阵,求元素和最大的子矩阵)。以下是完整的Java实现方案: ```java import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); while (sc.hasNext()) { int n = sc.nextInt(); int[][] matrix = new int[n][n]; // 输入矩阵 for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { matrix[i][j] = sc.nextInt(); } } System.out.println(maxSubmatrixSum(matrix)); } sc.close(); } // 动态规划求最大子矩阵和 private static int maxSubmatrixSum(int[][] matrix) { int n = matrix.length; int maxSum = Integer.MIN_VALUE; // 枚举起始行 for (int top = 0; top < n; top++) { int[] colSum = new int[n]; // 存储列累加值 // 枚举结束行 for (int bottom = top; bottom < n; bottom++) { // 累加当前行各列值 for (int j = 0; j < n; j++) { colSum[j] += matrix[bottom][j]; } // 对当前列累加数组求最大子序和 int current = colSum[0]; int maxSeq = colSum[0]; for (int j = 1; j < n; j++) { current = Math.max(colSum[j], current + colSum[j]); maxSeq = Math.max(maxSeq, current); } // 更新全局最大值 maxSum = Math.max(maxSum, maxSeq); } } return maxSum; } } ``` ### 算法说明 1. **核心思路**: - 将二维问题转换为一维:枚举所有行组合`(top, bottom)` - 将每列在`top`到`bottom`行间的元素压缩成一维数组 - 对压缩后的一维数组使用Kadane算法求最大子序和[^1] 2. **时间复杂度**: - 压缩行组合:$O(n^2)$ - 一维Kadane算法:$O(n)$ - 总时间复杂度:$O(n^3)$(适合$n \leq 100$的题目规模) 3. **空间优化**: - 使用固定长度数组`colSum[n]`存储列压缩结果 - 空间复杂度$O(n)$ ### 测试示例 输入矩阵: ``` 4 0 -2 -7 0 9 2 -6 2 -4 1 -4 1 -1 8 0 -2 ``` 输出结果: ``` 15 ``` (最大子矩阵为左上角4×1矩阵:0 + 9 + (-4) + (-1) 计算有误,实际最大子矩阵是第二行的[9, 2]和第四行的[-1, 8]部分区域,但示例输出应为15,来自子矩阵: ``` 9 2 -4 1 -1 8 ``` 的和:9+2+(-4)+1+(-1)+8=15) ---
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