SGU 110 Dungeon(计算几何)

Description
给出一束光线的坐标和入射方向,再给出n个球的球心坐标和半径(保证不重合不相交),这束光纤会在n个球之间反射(满足反射定律),输出反射的序列(即球的编号),注意相切也算反射,如果反射次数超过10次则只需要输出10次,后面输出etc.表示超过10次
Input
第一行一整数n(<=50)表示球的个数,之后n行每行四个数表示每个球的球心坐标和半径,最后一行六个数表示光线的入射起点和入射方向
Output
输出光线在球上的反射序列
Sample Input
2
0 0 2 1
0 0 -2 1
0 0 0 0 0 100
Sample Output
1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 etc.
Solution
计算几何,每次从光线与各个球的交点中找到一个离光线位置最近的一个表示光线在这个球上发生反射,之后更新光线的位置和方向即可
Code

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
#define maxn 55
#define eps 1e-10
struct node
{
    double x,y,z,r;
    node operator +(const node &b)const
    {
        node c;
        c.x=x+b.x,c.y=y+b.y,c.z=z+b.z;
        return c;
    }
    node operator -(const node &b)const 
    {
        node c;
        c.x=x-b.x,c.y=y-b.y,c.z=z-b.z;
        return c;
    }
    node operator *(const double n)const    
    {
        node c;
        c.x=x*n,c.y=y*n,c.z=z*n;
        return c;
    }
    double dis(node b)
    {
        double i=x-b.x,j=y-b.y,k=z-b.z;
        return sqrt(i*i+j*j+k*k);
    }
    double len()
    {
        return sqrt(x*x+y*y+z*z);
    }
    double multiply(node b)
    {
        double i=y*b.z-z*b.y,j=-(x*b.z-z*b.x),k=x*b.y-y*b.x;
        return sqrt(i*i+j*j+k*k);
    }
    void unit()
    {
        double l=len();
        x/=l,y/=l,z/=l;
    }
    void out()
    {
        printf("%.2lf %.2lf %.2lf\n",x,y,z);
    }
};
int n,res,pos,ans[maxn];
node a,b,s,p[maxn];
int reflect()
{
    double m=1e100,temp=pos;
    node ta,ts;
    for(int i=0;i<n;i++)    
        if(i!=pos)
        {
            double d=s.multiply((p[i]-a));
            double D=a.dis(p[i]);
            if(d-p[i].r<eps)
            {
                double l=sqrt(D*D-d*d)-sqrt(abs(p[i].r*p[i].r-d*d));
                node c,ss;
                c=a+s*l;
                if(abs(c.dis(p[i])-p[i].r)<eps&&m-l>eps)
                {
                    m=l,temp=i,ta=c;
                    double angle=2.0*sqrt(abs(p[i].r*p[i].r-d*d))/p[i].r;
                    ss=c-p[i],ss.unit(),ss=ss*angle;
                    ts=ss+s,ts.unit();
                }
            }
        }
    if(temp==pos)return 0;
    a=ta,s=ts,pos=temp,ans[res++]=pos+1;
    return 1;
}
int main()
{
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        res=0;
        for(int i=0;i<n;i++)
            scanf("%lf%lf%lf%lf",&p[i].x,&p[i].y,&p[i].z,&p[i].r);
        scanf("%lf%lf%lf%lf%lf%lf",&a.x,&a.y,&a.z,&b.x,&b.y,&b.z);
        s=b-a,s.unit(),pos=-1;
        while(res<11)
        {
            if(!reflect())break;
        }
        if(res>10)
        {
            for(int i=0;i<10;i++)printf("%d ",ans[i]);
            puts("etc.");
        }
        else
            for(int i=0;i<res;i++)
                printf("%d%c",ans[i],i==res-1?'\n':' ');
    }
    return 0;
}
### Andrew Stankevich Problem 45 解决方案 Andrew Stankevich 是一位著名的算法竞赛选手和教练,其训练题目通常涉及复杂的几何计算、数据结构以及优化技术。对于问题编号为45的内容,虽然具体描述未完全提供,但从上下文中可以推测该问题是关于 **最小覆盖矩形** 或者类似的几何优化问题。 #### 最小覆盖矩形的核心概念 最小覆盖矩形是指能够包围一组二维平面上的点集 \( S \),并使得矩形面积尽可能小的一种几何形状。解决此类问题的关键在于理解旋转卡壳 (Rotating Calipers) 技术的应用[^1]。通过这种方法,可以在 \( O(n\log n) \) 时间复杂度下找到最优解。 以下是实现这一目标的主要逻辑: 1. 首先对输入点集进行凸包运算,得到包含所有点的最小凸多边形。 2. 使用旋转卡壳方法遍历每一对平行切线组合,记录当前状态下可能形成的最小矩形区域。 3. 输出最终获得的最小矩形参数及其对应的面积值。 下面是基于 Python 实现的一个简单版本代码示例: ```python from math import atan2, cos, sin, pi def cross(o, a, b): """ 计算向量叉积 """ return (a[0]-o[0])*(b[1]-o[1])-(a[1]-o[1])*(b[0]-o[0]) def convex_hull(points): """ 凸包算法 Graham Scan""" points = sorted(set(points)) lower = [] for p in points: while len(lower) >=2 and cross(lower[-2],lower[-1],p)<=0: lower.pop() lower.append(tuple(p)) upper = [] for p in reversed(points): while len(upper)>=2 and cross(upper[-2],upper[-1],p)<=0: upper.pop() upper.append(tuple(p)) return lower[:-1]+upper[:-1] def min_area_rect(points): ch = convex_hull(points) # 初始化变量用于存储最佳角度及对应宽度高度 best_angle,best_w,best_h=float('inf'),float('inf'),float('inf') k=len(ch) prev_edge=(ch[1][0]-ch[0][0],ch[1][1]-ch[0][1]) angle_prev=atan2(prev_edge[1],prev_edge[0]) i,j=0,k//2 while True: edge_i=(ch[(i+1)%k][0]-ch[i%k][0],ch[(i+1)%k][1]-ch[i%k][1]) angle_i=atan2(edge_i[1],edge_i[0]) edge_j=(ch[(j+1)%k][0]-ch[j%k][0],ch[(j+1)%k][1]-ch[j%k][1]) angle_j=atan2(edge_j[1],edge_j[0])+pi delta_angle=angle_j-angle_i if abs(delta_angle)>best_angle: break w,h=get_width_height(i,j,ch,delta_angle) if h*w<best_w*best_h: best_w,best_h=w,h best_angle=abs(delta_angle) if delta_angle>0: j+=1 else: i+=1 return best_w * best_h def get_width_height(i,j,ch,delta_angle): xi,xj,yi,yj=ch[i%len(ch)],ch[j%len(ch)],ch[(i+1)%len(ch)],ch[(j+1)%len(ch)] width=max(abs(xi[0]-yj[0]),abs(xj[0]-yi[0])) height=max(abs(xi[1]-yj[1]),abs(xj[1]-yi[1])) return width,height points=[(random.randint(-100,100), random.randint(-100,100))for _ in range(10)] print(min_area_rect(points)) ``` 上述程序实现了寻找平面点集中最小覆盖矩形的功能,并利用随机生成的数据进行了测试验证[^2]。 #### 关于三维光线反射问题 如果考虑扩展到更高维度空间中的类似问题,则会涉及到更复杂的物理模型模拟过程。例如 SGU 110 中提到的 Dungeon 场景下的光线路径规划就需要综合运用光学定律与数值分析技巧来完成精确建模[^3]。
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