绕钉子的绳长

绳子长度计算

问题 I: 绳子的长度

时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB

题目描述

求出绳子的长度

输入

第1行两个数:整数N(1< =N< =100)和实数R。接下来N行按逆时针顺序给出N个钉子中心的坐标坐标的绝对值不超过100。

输出

一个数,绳子的长度,精确到小数点后2位。

样例输入

4 1
0.0 0.0
2.0 0.0
2.0 2.0
0.0 2.0

样例输出

14.28

提示

如果你用比较复杂的方法AC了,请想一想有没有更加简便的方法。

 

无论多少个圆只要依次算出连接线的距离,再加上一个圆周长即可

【弯曲部分长度连起来正好一个圆】

要注意对数据进行double类型的设定,前几次提交忘了把r设置成double导致答案一直错误

#include<iostream>
#include<cmath>
#include<iomanip>
#define M_PI 3.1415926
using namespace std;
int main()
{
    double x[102], y[102];
    int n;
    double r;
    cin >> n >> r;
    for (int i = 1; i <= n; i++)
        cin >> x[i] >> y[i];
    double sum = 0;
    for (int i = 2; i <= n; i++) {
        sum += pow(pow(x[i] - x[i - 1], 2) + pow(y[i] - y[i - 1], 2), 0.5);
    }
    sum += pow(pow(x[n] - x[1], 2) + pow(y[n] - y[1], 2), 0.5);
    sum += M_PI * r * 2;
    cout << setiosflags(ios::fixed) << setprecision(2) << sum;
    return 0;
}

 

<think>好的,用户想了解如何用程序生成钉子线画的算法。首先,我需要回忆钉子线画的基本原理。线画是通过在钉子线形成图案,通常涉及几何图形或图像转换。根据提供的引用,线画生成可能需要图像处理、路径规划和数据结构。 首先,用户提到的引用中有提到线画生成网站和数据结构,比如Point2和PointPair结构体,这提示了钉子坐标的处理和线段连接的方式。可能需要将图像转换为灰度,然后处理成轮廓或边缘,再映射到钉子的坐标上。 接下来,路径规划是关键步骤。线画需要确定钉子线顺序,可能涉及到图论中的算法,比如欧拉路径或哈密顿路径,以确保线条连续且高效覆盖图案。此外,引用中的网站StringArtGenerator可能使用了某种优化算法来选择最佳的钉子顺序,以最小化线条交叉或重叠。 另一个考虑是钉子的排列方式。通常钉子呈圆形或矩形排列,程序需要生成这些钉子的坐标,可能使用极坐标或笛卡尔坐标系。例如,圆形排列可以通过角度和半径计算每个钉子的位置。 数据结构方面,用户提供的PointPair结构体用于存储线段,并确保起点和终点的有序排列,避免重复计算。这可能用于存储已连接的钉子对,方便后续的路径生成。 此外,性能优化也是需要考虑的。处理高分辨率图像时,算法可能需要降采样或使用边缘检测算法(如Canny)来提取主要轮廓,减少计算量。同时,动态调整线条密度,根据区域复杂度增加或减少线次数。 最后,用户可能需要具体的实现步骤,比如如何将图像转换为钉子坐标,如何选择起始钉子,如何优化路径等。需要参考现有的算法,比如引用中的线画生成器可能使用的贪心算法或遗传算法来优化路径。 总结来说,生成钉子线画的算法步骤可能包括图像处理、钉子坐标生成、路径规划和优化,以及数据结构的设计来处理钉子和线段。需要结合图像处理和算法设计,确保生成的线图案既美观又高效。</think>### 钉子线画生成算法实现 #### 1. 基础原理 钉子线画的核心是将图像映射到钉子坐标系统,通过线段连接生成连续的线路径。其数学表达可抽象为:在二维平面集合$N = \{P_i(x_i,y_i)\}$中寻找有序排列$S = (P_{a_1}, P_{b_1}), (P_{a_2}, P_{b_2}), ..., (P_{a_n}, P_{b_n})$,使得线段叠加效果逼近目标图像[^1]。 #### 2. 实现步骤 **步骤1:生成钉子坐标** - **圆形排列**:对$n$个钉子,极坐标公式为: $$x = r \cdot \cos(\theta), \quad y = r \cdot \sin(\theta) \quad (\theta = \frac{2\pi i}{n})$$ - **矩形排列**:均匀分布在边界上,可用等差数列生成坐标。 **步骤2:图像预处理** - 将输入图像转换为灰度图并二值化 - 提取边缘轮廓(如使用Canny算法) - 示例代码: ```python import cv2 img = cv2.imread("input.png") edges = cv2.Canny(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY), 100, 200) ``` **步骤3:路径规划算法** - **贪心算法**:始终选择与当前线段夹角最小的下一个钉子 $$ \theta = \min\{\angle(\vec{P_{curr}P_{next}}, \vec{P_{prev}P_{curr}})\} $$ - **动态规划**:定义状态转移方程,存储最优子路径 $$ dp[i][j] = \max_{k}(dp[i][k] + w(k,j)) $$ - **遗传算法**:通过交叉变异优化路径适应度函数 **步骤4:线数据结构优化** 使用引用[3]中的数据结构进行高效存储和查重: ```cpp struct PointPair { Point2 p1, p2; // 保证p1 < p2的存储方式 bool operator<(const PointPair b)const { return std::tie(p1.x, p1.y, p2.x, p2.y) < std::tie(b.p1.x, b.p1.y, b.p2.x, b.p2.y); } }; ``` #### 3. 关键优化技术 1. **密度控制**:根据区域灰度值调整线密度 $$ density = k \cdot (255 - I(x,y)) $$ 2. **交叉避免**:引入排斥力模型 $$ F_{repel} = \sum \frac{q}{r^2} \cdot \hat{r} $$ 3. **渐进式生成**:分层次生成轮廓线和填充线 #### 4. 示例实现框架 ```python class StringArtGenerator: def __init__(self, image_path, nail_count=200): self.nails = self.generate_circle_nails(nail_count) self.image = self.process_image(image_path) def generate_path(self): path = [] current = random.choice(self.nails) for _ in range(1000): # 迭代次数控制复杂度 next_nail = self.select_next_nail(current) path.append((current, next_nail)) current = next_nail return path # 其他辅助方法... ```
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