10343 划分凸多边形(优先做)

本文介绍了一种计算正凸N边形划分成N-2个三角形的不同方法总数的算法。利用递推公式Total(N)=∑{Total(I)*Total(N+1-I)|for I=2 to N-1}

题目描述

10343 划分凸多边形(优先做)
时间限制:800MS 代码长度限制:10KB
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题型: 编程题 语言: G++;GCC;VC;JAVA
Description
问题描述:一个正凸N边形,可以用N-3条互不相交的对角线将正N边形分成N-2个三角形。
现在要求读入N边形的N(N≤20),输出不同划分方法的总数(要求解的是划分方法数,而不需要输出各种划分法)。

这里,注意:
(1)顶点编号,认为顶点皆不相同,因此不允许认为将凸N边形转置视为相同划分。
(2)若输出是“No answer”,请注意大小写和无标点。

输入输出举例:
输入: N=3, 输出:1
输入: N=5, 输出:5
输入: N=2, 输出:No answer
输入: N=6, 输出:14
输入: N=8, 输出:132

例如:
当N=5时,共有5种分法。

在这里插入图片描述

当N=6时,对六边形的三角形所有划分,请看下图:

在这里插入图片描述

输入格式
N,代表正凸N边形。

输出格式
不同划分方法的总数。

输入样例
5

输出样例
5

提示

题目所求的是分法总数,并不要求具体的分法。而且,N可以大到21。
因此,用简单搜索或枚举会耗时较多,而应该想方设法找出N为不同值时,分法总数的变化规律。

把一个正凸N边形的各个顶点按照顺时针分别编上1,2,……,N。
顶点1,顶点N和顶点I(I∈[2, N-1])能够构成一个三角形S。
这样凸N边形就被分成三部分:一个三角形S、一个I边形和一个N+1-I边形(I, N+1-I∈[2, N-1])。
因此,凸N边形分为三角形总数Total(N)等于I边形的分法总数乘以N+1-I边形的分法总数之积,还要
在I分别取2,3,……,N-1时都累加起来。

递推公式如下:
Total(N) = sum{ Total(I)*Total(N+1-I) | for I=2 to N-1} if N>=4
Total(2) = Total(3) = 1

注意: 2点的多边形视为蜕化的多边形,定义其Total(2)=1,是为递推公式推导用。
但按题目意思当N=2时输出无解。

另外,此题需要注意的是,如果你写的纯递归程序可能会超时的,因为这里递归存在重复,且重复数量庞大。
需要用数组将你算过的元素存储下来,避免重复的递归计算,这样优化后,才能通过。

代码

#include <iostream>
#define N 30

int p[N];

using namespace std;

void coutQ(int n){
    for(int i=0;i<n;i++)p[i]=0;
    p[2]=1,p[3]=1;
    //双重循环 记录数据q[i]
    for(int i=4;i<=n;i++){
        for(int k=2;k<n;k++){
            p[i]+=p[k]*p[i-k+1];
        }
    }
}


int main(){
    int n;
    scanf("%d",&n);
    coutQ(n);
    if(n==1||n==2)printf("No answer");
    else printf("%d",p[n]);
    return 0;
}
<think>嗯,用户想了解如何通过几何分割空间来生成凸多边形算法和方法。首先,我需要回顾一下相关的基础知识,然后结合现有的算法来回答。 首先,凸多边形的定义是关键。凸多边形是指所有内角均小于180度,且任意两点连线都在多边形内部。几何分割空间生成凸多边形,可能涉及到将非凸多边形分解为多个凸多边形,或者将空间区域划分凸多边形单元。 根据引用[2],合并两个多边形需要满足共享一条边,结果仍是凸多边形且边数不超过maxVertsPerPoly。这可能与分割后的合并步骤有关,但用户的问题更侧重于分割而非合并。 想到的算法可能有三角剖分,比如Delaunay三角剖分,但这通常生成三角形,属于凸多边形。但用户可能需要更一般的凸分解方法。另外,Sutherland-Hodgman算法(引用[3])用于多边形裁剪,可能不直接用于分割,但其中的逐边处理思路或许有参考价值。 另一个方向是凸分解算法,例如将凹多边形分解为多个凸部分。常用的方法包括耳切法(Ear Clipping),但耳切法通常用于三角剖分。对于更一般的凸分解,可能需要寻找内部对角线或添加分割线,确保每个子多边形都是凸的。 还有基于BSP树(Binary Space Partitioning)的方法,通过递归分割空间为凸区域。BSP树常用于3D图形中的空间划分,但在2D中也可以应用,将空间递归分割成凸多边形。 此外,引用[1]中提到的国内学者如鲍虎军、彭群生的多边形裁剪算法,可能涉及分割策略,但具体细节需要进一步查阅。例如,基于顶点编码的方法可能通过分析顶点属性来找到合适的分割线。 总结可能的步骤:首先检测原多边形的凹点(内角大于180度的顶点),然后从这些点出发添加分割线,将凹多边形分解为多个凸多边形。需要注意分割后的子多边形不能引入新的凹点,可能需要递归处理。 另外,可能需要考虑计算几何中的凸分解算法,如Hertel-Mehlhorn算法,这是一种近似算法,通过动态规划寻找最少的分割次数。这种方法可以在多项式时间内将凹多边形分解为较少数量的凸多边形。 还需要注意,分割后的凸多边形应满足应用需求,比如在计算机图形学中用于碰撞检测或渲染优化,这时候分解的效率和结果的质量(如凸块数量)需要平衡。 用户的问题可能涉及二维或三维空间,但根据引用中的内容,主要讨论的是多边形,属于二维。因此,回答应集中在二维几何分割方法上。 可能的算法步骤: 1. 识别凹点。 2. 确定分割线,可能通过连接凹点到其他顶点或边,使得分割后的两部分均为凸。 3. 递归处理每个子多边形直到全部为凸。 此外,引用[2]中提到的合并条件可能意味着分割后的凸多边形需要满足某些拓扑或几何约束,如边共享,这可能影响分割策略。 需要验证这些方法的正确性,比如Hertel-Mehlhorn算法的步骤和有效性,以及如何在实际中应用。同时,引用中的Sutherland-Hodgman算法虽然用于裁剪,但其逐边处理的思想可能对分割空间有帮助,比如逐个边进行分割操作。 最后,应用场景可能包括计算机图形学、路径规划、碰撞检测等,需要举例说明,以帮助用户理解算法的实际用途。</think>### 几何分割空间生成凸多边形算法与方法 #### 1. **基础概念** 凸多边形的定义是任意两点连线均完全位于多边形内部,且所有内角小于$180^\circ$。分割空间生成凸多边形的核心目标是将复杂区域(如凹多边形或非凸空间)分解为多个凸多边形单元,常用于计算机图形学、路径规划、碰撞检测等[^1]。 --- #### 2. **核心算法** ##### **2.1 凹点检测与分割** **步骤:** 1. **识别凹点**:遍历多边形顶点,计算内角。若内角大于$180^\circ$,标记为凹点。 2. **添加分割线**:从凹点出发,向其他顶点或边引直线,将多边形分为两个子多边形。 3. **递归处理**:对子多边形重复上述步骤,直至所有子多边形均为凸。 **示例**: 对于凹多边形$ABCDE$(其中$C$是凹点),可通过连接$C$到非邻边$AE$分割为两个凸多边形$ABCE$和$CDE$。 ##### **2.2 Hertel-Mehlhorn算法** - **原理**:基于动态规划,通过寻找最优分割线将凹多边形分解为较少数量的凸多边形。 - **复杂度**:时间复杂度为$O(n^2)$,适用于大多数工程场景[^1]。 ##### **2.3 基于BSP树的空间分割** - **步骤**:递归选择分割线(通常为多边形边),将空间划分为两个子空间,直到所有子空间为凸多边形。 - **特点**:适用于复杂场景,但可能产生较多细分单元[^2]。 ##### **2.4 耳切法扩展(Ear Clipping)** - **改进**:传统耳切法用于三角剖分,扩展后可生成凸多边形。通过优先切割“耳朵”(由连续三个顶点组成的凸角区域),逐步分解凹多边形。 --- #### 3. **关键问题与优化** - **分割线选择**:需避免生成新的凹点,通常选择连接凹点到最远可见顶点。 - **合并条件**:若分割后的凸多边形需合并,需满足共享边且合并结果仍为凸(参考引用[2])。 - **性能平衡**:Hertel-Mehlhorn算法在分割数量和计算效率间取得较好平衡。 --- #### 4. **应用场景** 1. **计算机图形学**:将复杂模型分解为凸多边形以加速渲染和碰撞检测。 2. **机器人路径规划**:将环境划分为凸区域,简化导航计算。 3. **地理信息系统(GIS)**:处理不规则地理区域的数据存储和查询[^3]。 --- #### 5. **代码示例(凹点检测与分割)** ```python def is_convex(polygon): n = len(polygon) for i in range(n): a = polygon[i] b = polygon[(i+1)%n] c = polygon[(i+2)%n] cross = (b[0]-a[0])*(c[1]-b[1]) - (b[1]-a[1])*(c[0]-b[0]) if cross < 0: return False # 存在凹点 return True def split_concave_polygon(polygon): # 实现凹点检测与分割逻辑(此处省略具体实现) pass ``` ---
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