NKOJ 2003 (CQOI 2006)凸多边形(半平面交)

本文介绍了一个计算多个凸多边形交集面积的问题,通过逆时针给出各顶点坐标来确定多边形,并使用半平面交算法进行求解,最终输出交集面积。

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P2003【CQOI2006】凸多边形

问题描述

逆时针给出n个凸多边形的顶点坐标,求它们交的面积。例如n=2时,两个凸多边形如下图:
这里写图片描述
则相交部分的面积为5.233。

输入格式

第一行有一个整数n,表示凸多边形的个数,以下依次描述各个多边形。第i个多边形的第一行包含一个整数mi,表示多边形的边数,以下mi行每行两个整数,逆时针给出各个顶点的坐标。

输出格式

仅包含一个实数,表示相交部分的面积,保留三位小数。

样例输入

2
6
-2 0
-1 -2
1 -2
2 0
1 2
-1 2
4
0 -3
1 -1
2 2
-1 0

样例输出

5.233

提示

50%的数据满足:n=2
100%的数据满足:2<=n<=10,3<=mi<=50,每维坐标为[-1000,1000]内的整数


向量表示直线,做暴力半平面交,复杂度O(n2)O(n2),保存模板。


代码:

#include<stdio.h>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#define N 2005
using namespace std;
const double eps=1e-9;
struct node
{
    double  x,y;
    double operator*(const node &b)const
    {return x*b.y-y*b.x;}
    node operator+(const node &b)const 
    {return (node){x+b.x,y+b.y};}
    node operator-(const node &b)const
    {return (node){x-b.x,y-b.y};}
    node operator*(const double b)const
    {return (node){b*x,b*y};}
}A[15][N],S[N],T[N];
struct nodd{node p,v;}Line[N];
int n,m,top;
node Intersection(nodd a,nodd b)
{
    double k=((a.p-b.p)*a.v)/(b.v*a.v);
    return b.p+b.v*k;
}
void Cut(nodd D)
{
    int i,j,k=0;
    S[0]=S[top];
    S[top+1]=S[1];
    for(i=1;i<=top;i++)
    {
        if(D.v*(S[i]-D.p)<-eps)
        {
            if(D.v*(S[i-1]-D.p)>-eps)T[++k]=Intersection(D,nodd{S[i-1],S[i]-S[i-1]});
            if(D.v*(S[i+1]-D.p)>-eps)T[++k]=Intersection(D,nodd{S[i],S[i+1]-S[i]});
        }
        else T[++k]=S[i];
    }
    copy(T+1,T+k+1,S+1);top=k;
}
double Garea()
{
    int i,j,k=0;
    S[top+1]=S[1];
    double ans=0;
    for(i=1;i<=top;i++)ans+=S[i]*S[i+1];
    return ans;
}
int main()
{
    int i,j,k;double x,y,z;
    scanf("%d",&n);
    for(i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("%d",&k);
        for(j=1;j<=k;j++)scanf("%lf%lf",&A[i][j].x,&A[i][j].y);
        for(j=1;j<=k;j++)Line[++m]=(nodd){A[i][j],A[i][j%k+1]-A[i][j]};
    }
    S[++top]=(node){-1e5,1e5};
    S[++top]=(node){-1e5,-1e5};
    S[++top]=(node){1e5,-1e5};
    S[++top]=(node){1e5,1e5};
    for(i=1;i<=m;i++)Cut(Line[i]);
    printf("%.3lf",0.5*Garea());
}
内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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