GYM 101755 B.Minimal Area(计算几何)

本文介绍了一种算法,用于解决给定凸包顶点坐标后寻找由三个顶点构成的最小面积三角形的问题。该算法通过计算每三个连续顶点形成的三角形面积并找出最小值来得出结果。

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Description

逆时针给出一个凸包的nn个顶点坐标,问由凸包n个顶点中的三个顶点组成的三角形的最小面积,结果乘22输出

Input

第一行一整数n表示凸包顶点个数,之后逆时针给出这nn个顶点的横纵坐标(xi,yi)

(3n2105,109xi,yi109)(3≤n≤2⋅105,−109≤xi,yi≤109)

Output

输出由三个凸包顶点组成的三角形最小面积,答案乘22输出

Sample Input

4
0 1
3 0
3 3
-1 3

Sample Output

5

Solution

显然组成三角形面积最小时三个顶点应该是相邻的三个点,求出这n个由相邻三个顶点组成的三角形面积维护最小值即为答案

Code

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<vector>
#include<queue>
#include<map>
#include<set>
#include<ctime>
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef pair<int,int>P;
const int INF=0x3f3f3f3f,maxn=200005;
int n,x[maxn],y[maxn];
ll S(int x0,int y0,int x1,int y1)
{
    return abs((ll)x0*y1-(ll)x1*y0);
}
int main()
{
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        for(int i=0;i<n;i++)scanf("%d%d",&x[i],&y[i]);
        x[n]=x[0],y[n]=y[0];
        x[n+1]=x[1],y[n+1]=y[1];
        ll ans=4e18+5;
        for(int i=0;i<n;i++)
            ans=min(ans,S(x[i+1]-x[i],y[i+1]-y[i],x[i+2]-x[i],y[i+2]-y[i]));
        printf("%I64d\n",ans);
    }
    return 0;
}
### 使用 `gym.spaces.Box` 定义动作空间 在OpenAI Gym环境中定义连续的动作空间通常会使用到 `gym.spaces.Box` 类。此类允许创建一个多维的盒子形状的空间,其边界由低限(low)和高限(high)参数指定[^1]。 对于给定的例子,在类 `ActionSpace` 中静态方法 `from_type` 返回了一个基于输入类型的行动空间实例: 当 `space_type` 是 `Continuous` 时,返回的是一个三维向量形式的动作空间对象,该对象表示三个维度上的取值范围分别为 `[0.0, 1.0]`, `[0.0, 1.0]`, 和 `[-1.0, 1.0]` 的实数集合,并且数据类型被设定为了 `np.float32`: ```python import numpy as np import gym class ActionSpace: @staticmethod def from_type(action_type: int): space_type = ActionSpaceType(action_type) if space_type == ActionSpaceType.Continuous: return gym.spaces.Box( low=np.array([0.0, 0.0, -1.0]), high=np.array([1.0, 1.0, 1.0]), dtype=np.float32, ) ``` 此段代码展示了如何通过传递最低限度(`low`)数组以及最高限度(`high`)数组来初始化一个新的Box实例,从而构建出一个具有特定界限的多维连续数值区间作为环境可能采取的一系列合法行为的选择集的一部分。 另外值得注意的是,每个环境都应当具备属性 `action_space` 和 `observation_space` ,这两个属性应该是继承自 `Space` 类的对象实例;Gymnasium库支持大多数用户可能会需要用到的不同种类的空间实现方式[^2]。 #### 创建并测试 Box 动作空间的一个简单例子 下面是一个简单的Python脚本片段用于展示怎样创建和验证一个基本的 `Box` 空间成员资格的方法: ```python def check_box_space(): box_space = gym.spaces.Box(low=-1.0, high=1.0, shape=(2,), dtype=np.float32) sample_action = box_space.sample() # 获取随机样本 is_valid = box_space.contains(sample_action) # 检查合法性 print(f"Sampled action {sample_action} within bounds? {'Yes' if is_valid else 'No'}") check_box_space() ``` 上述函数首先建立了一个二维的 `-1.0` 到 `1.0` 范围内的浮点型 `Box` 空间,接着从中抽取了一组随机样本来检验它确实位于所规定的范围内。
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