bzoj3564: [SHOI2014]信号增幅仪 最小圆覆盖

本文介绍了一种算法,用于在给定平面上n个点的情况下,找到一个椭圆,其长轴是短轴的特定倍数,并与x轴逆时针旋转一定角度,以确保该椭圆能够覆盖所有点。算法首先通过旋转和平移操作调整点的位置,然后采用最小圆覆盖的方法来确定椭圆的大小。
题意:给出平面上n个点,画出一个椭圆,椭圆的长轴是短轴的p倍,且长轴的方向为x轴逆时针旋转a度。求这个椭圆短轴的最小值使得可以覆盖所以点。

思路:先将所有点顺时针旋转a,然后所有点的x缩为原来的1/p。然后就是最小圆覆盖。

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <cmath>
using namespace std;
#define pi acos(-1.0)
#define maxn 510000
#define eps 1e-8
struct node
{
    double x,y;
}p[maxn],o;
double r;
int n;
double sqr(double x)
{
    return x*x;
}
double dis(node a,node b)
{
    return sqrt(sqr(a.x-b.x)+sqr(a.y-b.y));
}
node getcen(node a,node b)
{
    return (node){(a.x+b.x)/2,(a.y+b.y)/2};
}
node getcen(node a,node b,node c)
{
    double k1,k2,b1,b2;
    node p1,p2,p3;
    p1=getcen(a,b);
    k1=-1*(a.x-b.x)/(a.y-b.y);
    b1=p1.y-k1*p1.x;

    p2=getcen(b,c);
    k2=-1*(c.x-b.x)/(c.y-b.y);
    b2=p2.y-k2*p2.x;

    if(b1==b2)
    {
        double maxs=0;
        if(maxs<dis(a,b))
        {
            maxs=dis(a,b);p3=getcen(a,b);
        }
        if(maxs<dis(a,c))
        {
            maxs=dis(a,c);p3=getcen(a,c);
        }
        if(maxs<dis(c,b))
        {
            maxs=dis(c,b);p3=getcen(c,b);
        }
    }
    else
    {
        p3.x=(b1-b2)/(k2-k1);p3.y=k1*p3.x+b1;
    }
    return p3;
}
double ang,tim;
void change(int i,double k)
{
    double x=p[i].x*cos(k)+p[i].y*sin(k);
    double y=-1*p[i].x*sin(k)+p[i].y*cos(k);
    p[i].x=x;p[i].y=y;
}
int main()
{
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("%lf%lf",&p[i].x,&p[i].y);
        swap(p[i],p[rand()%i+1]);
    }
    scanf("%lf%lf",&ang,&tim);
    ang=ang/180*pi;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        change(i,ang);
        p[i].x/=tim;
        //printf("%lf %lf\n",p[i].x,p[i].y);
    }
    o=p[1];
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        if(dis(p[i],o)<=r+eps) continue;
        o=getcen(p[1],p[i]);r=dis(o,p[i]);
        for(int j=1;j<i;j++)
        {
            if(dis(p[j],o)<=r+eps) continue;
            o=getcen(p[i],p[j]);r=dis(o,p[j]);
            for(int k=1;k<j;k++)
            {
                if(dis(p[k],o)<=r+eps) continue;
                o=getcen(p[i],p[j],p[k]);
                r=dis(o,p[j]);
            }
        }
    }
    printf("%.3lf",r);
    return 0;
}
/*
3
1 1
-1 -1
0 0
45
7
*/


【激光质量检测】利用丝杆与步进电机的组合装置带动光源的移动,完成对光源使用切片法测量其光束质量的目的研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了利用丝杆与步进电机的组合装置带动光源移动,结合切片法实现对激光光源光束质量的精确测量方法,并提供了基于Matlab的代码实现方案。该系统通过机械装置精确控制光源位置,采集不同截面的光强分布数据,进而分析光束的聚焦特性、发散角、光斑尺寸等关键质量参数,适用于高精度光学检测场景。研究重点在于硬件控制与图像处理算法的协同设计,实现了自动化、高重复性的光束质量评估流程。; 适合人群:具备一定光学基础知识和Matlab编程能力的科研人员或工程技术人员,尤其适合从事激光应用、光电检测、精密器开发等相关领域的研究生及研发工程师。; 使用场景及目标:①实现对连续或脉冲激光器输出光束的质量评估;②为激光加工、医疗激光、通信激光等应用场景提供可靠的光束分析手段;③通过Matlab仿真与实际控制对接,验证切片法测量方案的有效性与精度。; 阅读建议:建议读者结合机械控制原理与光学测量理论同步理解文档内容,重点关注步进电机控制逻辑与切片数据处理算法的衔接部分,实际应用时需校准装置并优化采样间距以提高测量精度。
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