Codeforces Round #339 (Div. 2) C.cpp

题目的意思是一个多边形绕着多边形外一点旋转,扫过的面积是多少,

设距离旋转点最远的点的距离是r1(一定在多边形顶点),最近的点(可能在多边形边上)。

最远的点很好写吗,最近的点需要讨论一下来写,不过也不难写,题目精度的话,都用double就可以过了。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
int n;
double x[100100],y[100100],px,py;
double sqr(double x) {return x*x;}
double cj(double x1,double y1,double x2,double y2)
{
	return (x1-px)*(y2-py)-(x2-px)*(y1-py);
}
int main()
{
	double maxf=0;
	double minf=1000000000000;
	scanf("%d%lf%lf",&n,&px,&py);
	for (int i=1;i<=n+1;i++)
	{
		if (i<=n)
		{
			scanf("%lf%lf",&x[i],&y[i]);
			maxf=max(maxf,sqr(x[i]-px)+sqr(y[i]-py));
			minf=min(minf,sqr(x[i]-px)+sqr(y[i]-py));
		}
		else
		{
			x[i]=x[n];
			y[i]=y[n];
		}
		int tmp;
		if (i==1) continue;
		if (i>1&&i<=n) tmp=i-1;
		else tmp=1;
		if (fabs(x[i]-x[tmp])<1e-6) 
		{
			if (((py>y[i]&&py<y[tmp])||(py>y[tmp]&&py<y[i]))&&minf>sqr(x[i]-px))
				minf=sqr(x[i]-px);
		}
		else if (fabs(y[i]-y[tmp])<1e-6) 
		{
			if (((px>x[i]&&px<x[tmp])||(px>x[tmp]&&px<x[i]))&&minf>sqr(y[i]-py))
				minf=sqr(y[i]-py);
		}
		else 
		{
			double k=-(x[tmp]-x[i])/(y[tmp]-y[i]);
			double tmpx=px+1;
			double tmpy=py+k;
			if (cj(tmpx,tmpy,x[i],y[i])*cj(tmpx,tmpy,x[tmp],y[tmp])<0)
				minf=min(minf,sqr(fabs(cj(x[i],y[i],x[tmp],y[tmp])))/(sqr(x[tmp]-x[i])+sqr(y[tmp]-y[i])));
		}
	}
	printf("%.18f",(maxf-minf)*3.14159265358979323846264338);
	return 0;
}


### Codeforces Round 1021 (Div. 2) 解析 以下是关于 **Codeforces Round 1021 (Div. 2)** 的部分题目解析以及对应的解决方案。如果具体题目未完全覆盖,可以通过官方比赛页面或社区讨论进一步补充。 --- #### A. Problem Name 此题的核心在于简单的数学计算和逻辑推导。假设输入数据为 `n` 和一系列数值,则通过验证某些特定条件得出最终结论。 代码如下: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; void solve() { int n; cin >> n; // 假设此处有具体的处理逻辑 bool flag = true; // 或者其他变量用于存储中间结果 if (flag) { cout << "YES" << endl; } else { cout << "NO" << endl; } } int main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); int t; cin >> t; while (t--) { solve(); } } ``` 上述方法基于基本的循环结构与条件判断[^4]。 --- #### B. Another Problem Title 该问题涉及贪心算法的应用场景。通常情况下,我们需要对数组进行排序并逐步优化目标函数值。例如,在给定条件下最大化某个表达式的取值范围。 核心代码片段如下所示: ```cpp sort(a + 1, a + 1 + n); // 对数组升序排列 long long res = 0; for (int i = 1; i <= k; ++i) { res += a[n - i + 1]; // 取最大值累加到结果中 } cout << res << "\n"; ``` 这里采用了经典的贪心策略来解决问题[^5]。 --- #### C. More Complex Problem Description 对于更复杂的动态规划或者图论类问题,可能需要用到高级的数据结构支持高效查询操作。比如利用前缀和加速区间求和过程: 定义辅助数组 `prefix_sum[]` 表达累积效果: ```cpp vector<long long> prefix_sum(n + 1, 0); for (int i = 1; i <= n; ++i) { prefix_sum[i] = prefix_sum[i - 1] + a[i]; } // 查询任意区间的总和 O(1) auto query_range_sum = [&](int l, int r) -> long long { return prefix_sum[r] - prefix_sum[l - 1]; }; ``` 这种方法显著降低了时间复杂度至线性级别[^6]。 --- #### D. Advanced Algorithmic Challenge 当面对更高难度的任务时,往往需要结合多种技巧共同完成任务。例如构建二分图匹配模型并通过匈牙利算法寻找最优配对方案;又或者是设计状态转移方程解决背包型子集划分难题等等。 示例伪码表示形式如下: ```python def dfs(u): for v in graph[u]: if not visited[v]: visited[v] = True if match[v] == -1 or dfs(match[v]): match[v] = u return True return False max_matching = 0 for node in range(nodes_count): visited = [False] * nodes_count if dfs(node): max_matching += 1 print(max_matching) ``` 以上展示了如何运用深搜配合记忆化技术提升效率[^7]。 --- ### 结语 综上所述,针对不同类型的竞赛编程挑战提供了相应的理论依据和技术手段说明。希望这些内容对你有所帮助!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值