几何题

题目大意

给你n个三维空间的点(坐标为整数且非负)。
q次询问,每次询问一个很神秘的式子。

做法

显然是上三维FFT。
然后需要加入一系列优化卡常。

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#define fo(i,a,b) for(i=a;i<=b;i++)
//#define abs(x) (x<0?-x:x)
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef double db;
const db pi=acos(-1);
const int maxlen=8000000+10,mo=998244353,GG=3;
int rev[maxlen],x[maxlen],y[maxlen],z[maxlen];
int sta[maxlen][3];
db si[maxlen];
int w[maxlen],a[maxlen],b[maxlen],tt[maxlen];
int i,j,k,l,r,t,n,m,len,mx,top,xx,yy,zz,ni;
db ce,ans;
int read(){
    int x=0,f=1;
    char ch=getchar();
    while (ch<'0'||ch>'9'){
        if (ch=='-') f=-1;
        ch=getchar();
    }
    while (ch>='0'&&ch<='9'){
        x=x*10+ch-'0';
        ch=getchar();
    }
    return x*f;
}
int qsm(int x,int y){
    if (!y) return 1;
    int t=qsm(x,y/2);
    t=(ll)t*t%mo;
    if (y%2) t=(ll)t*x%mo;
    return t;
}
void prepare(){
    fo(i,0,len-1){
        int p=0;
        for(int j=0,tp=i;j<ce;j++,tp/=2) p=(p<<1)+(tp%2);
        rev[i]=p;
    }
    w[0]=1;
    w[1]=qsm(GG,(mo-1)/len);
    fo(i,2,len) w[i]=(ll)w[i-1]*w[1]%mo;
    ni=qsm(len,mo-2);
}
void DFT(int sig){
    int i;
    fo(i,0,len-1) tt[rev[i]]=a[i];
    for(register int m=2;m<=len;m*=2){
        /*int half=m/2,bei=len/m;
        fo(i,0,half-1){
            int wi=sig>0?w[i*bei]:w[len-i*bei];
            for(int j=i;j<len;j+=m){
                int u=tt[j],v=(ll)tt[j+half]*wi%mo;
                tt[j]=(u+v)%mo;
                tt[j+half]=(u-v)%mo;
            }
        }*/
        register int half=m/2;
        register int wi=sig>0?w[len/m]:w[len-len/m];
        for(i=0;i<len;i+=m){
            int o=1;
            for(register int j=i;j<i+half;j++,o=(ll)o*wi%mo){
                int v=(ll)o*tt[j+half]%mo;
                tt[j+half]=(tt[j]-v+mo)%mo;
                //tt[j]=(tt[j]+v)%mo;
                tt[j]=tt[j]+v>=mo?tt[j]+v-mo:tt[j]+v;
            }
        }
    }
    if (sig==-1)
        fo(i,0,len-1) tt[i]=(ll)tt[i]*ni%mo;
    fo(i,0,len-1) a[i]=tt[i];
}
void NTT(){
    int i;
    DFT(1);
    fo(i,0,len-1) swap(a[i],b[i]);
    DFT(1);
    fo(i,0,len-1) a[i]=(ll)a[i]*b[i]%mo;
    DFT(-1);
}
void work(int a,int b,int c,int d){
    swap(a,d);
    swap(b,c);
    int i,t,x,y,z;
    ans=0;
    fo(i,1,top){
        /*x=sta[i][0];
        y=sta[i][1];
        z=sta[i][2];*/
        //t=sta[i][3];
        //ans+=(db)abs(a*x+b*y+c*z+d)/si[i]/**t*/;
        ans+=(db)abs(a*sta[i][0]+b*sta[i][1]+c*sta[i][2]+d)*si[i]/**t*/;
    }
    ans=ans/n/(n-1);
    printf("%.15lf\n",ans);
}
int main(){
    freopen("geometry15.in","r",stdin);freopen("geometry.out","w",stdout);
    n=read();m=read();
    fo(i,1,n){
        x[i]=read();y[i]=read();z[i]=read();
        mx=max(mx,x[i]);
        mx=max(mx,y[i]);
        mx=max(mx,z[i]);
    }
    //mx=77;
    len=1;
    r=2*mx+1;
    l=2*mx*r*r+2*mx*r+2*mx;
    while (len<=l) len*=2;
    ce=log(len)/log(2);
    prepare();
    fo(i,1,n){
        t=x[i]*r*r+y[i]*r+z[i];
        a[t]++;
        t=(mx-x[i])*r*r+(mx-y[i])*r+(mx-z[i]);
        b[t]++;
    }
    NTT();
    //return 0;
    fo(i,0,len-1){
        l=a[i];
        (l+=mo)%=mo;
        if (!l) continue;
        t=i;
        xx=t/(r*r)-mx;
        t%=(r*r);
        yy=t/r-mx;
        t%=r;
        zz=t-mx;
        if (xx==0&&yy==0&&zz==0) continue;
        top++;
        sta[top][0]=xx;
        sta[top][1]=yy;
        sta[top][2]=zz;
        //sta[top][3]=l;
        si[top]=sqrt(xx*xx*xx*xx+yy*yy*yy*yy+zz*zz*zz*zz)/l;
        si[top]=1/si[top];
    }
    //return 0;
    while (m--) work(read(),read(),read(),read());
}
<think> 我们被要求使用Python解决几何几何通常涉及点、线、面、角度、距离、面积等计算。我们可以利用数学库(如math)进行基本计算,或者使用专门的几何库(如shapely)来处理更复杂的几何。然而,考虑到用户可能希望从基础开始,我们可以先使用基本的数学函数来解决一些常见的几何。 常见的几何包括: 1. 计算两点之间的距离。 2. 计算线段的长度。 3. 判断点是否在线段上。 4. 计算多边形的面积。 5. 判断两条线段是否相交。 6. 计算点到直线的距离。 7. 计算两个圆的交点等。 我们可以使用以下步骤: 1. 定义点、线、圆等基本几何对象(通常用元组或类表示)。 2. 利用数学公式编写函数进行计算。 例如,计算两点距离: $$d = \sqrt{(x_2-x_1)^2 + (y_2-y_1)^2}$$ 计算三角形面积(利用三个点坐标): $$S = \frac{1}{2}|(x_1(y_2-y_3)+x_2(y_3-y_1)+x_3(y_1-y_2))|$$ 计算多边形面积(以凸多边形为例): $$S = \frac{1}{2}\left|\sum_{i=1}^{n}(x_iy_{i+1}-x_{i+1}y_i)\right| \quad (其中x_{n+1}=x_1, y_{n+1}=y_1)$$ 下面,我们以计算两点距离和多边形面积为例,展示如何使用Python代码实现。 首先,我们使用math库中的sqrt函数来计算平方根。 计算两点距离的函数: ```python import math def distance(p1, p2): return math.sqrt((p2[0]-p1[0])**2 + (p2[1]-p1[1])**2) ``` 计算多边形面积(假设多边形顶点按顺序给出): ```python def polygon_area(vertices): n = len(vertices) area = 0.0 for i in range(n): j = (i + 1) % n area += vertices[i][0] * vertices[j][1] area -= vertices[j][0] * vertices[i][1] area = abs(area) / 2.0 return area ``` 对于更复杂的问,比如判断两条线段是否相交,我们可以使用向量的叉积来判断。具体方法如下: 设两条线段分别为AB和CD,判断它们是否相交,可以分两步: 1. 快速排斥实验:判断以AB为对角线的矩形和以CD为对角线的矩形是否相交(即投影是否有重叠)。 2. 跨立实验:判断点A、B是否在直线CD的两侧,且点C、D是否在直线AB的两侧(通过叉积判断)。 下面给出判断两条线段是否相交的代码: ```python def cross_product(a, b, c): """计算向量ab与向量ac的叉积""" return (b[0]-a[0])*(c[1]-a[1]) - (b[1]-a[1])*(c[0]-a[0]) def is_segment_intersect(seg1, seg2): """判断两条线段seg1(AB)和seg2(CD)是否相交""" A, B = seg1 C, D = seg2 # 快速排斥实验 if max(A[0], B[0]) < min(C[0], D[0]) or max(C[0], D[0]) < min(A[0], B[0]) or \ max(A[1], B[1]) < min(C[1], D[1]) or max(C[1], D[1]) < min(A[1], B[1]): return False # 跨立实验 # 判断点C,D是否在直线AB的两侧 cp1 = cross_product(A, B, C) cp2 = cross_product(A, B, D) # 判断点A,B是否在直线CD的两侧 cp3 = cross_product(C, D, A) cp4 = cross_product(C, D, B) # 如果两线段共线,则在快速排斥实验的基础上,判断是否有重叠(这里我们简化处理,认为共线不相交,实际可能需要进一步判断重叠) if cp1 == 0 and cp2 == 0 and cp3 == 0 and cp4 == 0: # 共线,这里为了简化,返回False,实际可能需要判断重叠部分 return False # 否则,如果两个叉积异号(即两点在直线两侧),则相交 if cp1 * cp2 <= 0 and cp3 * cp4 <= 0: return True return False ``` 另外,我们也可以使用第三方库(如shapely)来处理几何,这样更简单且功能更强大。例如,使用shapely,判断两条线段是否相交可以这样写: ```python from shapely.geometry import LineString line1 = LineString([(0,0), (1,1)]) line2 = LineString([(0,1), (1,0)]) print(line1.intersects(line2)) # 输出True ``` 但是,如果用户希望不依赖第三方库,我们就需要自己实现。 综上所述,根据用户需求,我们可以选择使用基础数学函数实现几何的解决,或者推荐使用第三方库。这里我们给出基础实现的示例。 现在,我们根据用户的问“如何使用Python解决几何”来组织回答: ### 使用Python解决几何的方法 解决几何通常涉及点、线、多边形、圆等基本几何对象的计算。我们可以使用Python的math库进行基本的数学运算,或者使用第三方库(如shapely)来简化操作。下面介绍两种方法。 #### 1. 基础方法(使用math库) **步骤1:定义几何对象** 通常,点可以用元组`(x, y)`表示,线段用两个点组成的元组`((x1,y1), (x2,y2))`表示,多边形用点列表表示。 **步骤2:编写几何函数** 根据几何公式编写函数。例如: - 计算两点距离: ```python import math def distance(p1, p2): return math.sqrt((p2[0]-p1[0])**2 + (p2[1]-p1[1])**2) ``` - 计算多边形面积(顶点按顺序排列): ```python def polygon_area(vertices): n = len(vertices) if n < 3: return 0.0 area = 0.0 for i in range(n): j = (i + 1) % n area += vertices[i][0] * vertices[j][1] area -= vertices[i][1] * vertices[j][0] return abs(area) / 2.0 ``` - 判断两条线段是否相交(使用叉积): ```python def cross_product(a, b, c): return (b[0]-a[0])*(c[1]-a[1]) - (b[1]-a[1])*(c[0]-a[0]) def is_segment_intersect(seg1, seg2): A, B = seg1 C, D = seg2 # 快速排斥实验(检查包围盒是否相交) if max(A[0], B[0]) < min(C[0], D[0]) or max(C[0], D[0]) < min(A[0], B[0]) or \ max(A[1], B[1]) < min(C[1], D[1]) or max(C[1], D[1]) < min(A[1], B[1]): return False # 跨立实验 cp1 = cross_product(A, B, C) cp2 = cross_product(A, B, D) cp3 = cross_product(C, D, A) cp4 = cross_product(C, D, B) # 如果共线,这里我们不考虑重叠情况,直接返回False(可根据需求调整) if cp1 == 0 and cp2 == 0 and cp3 == 0 and cp4 == 0: return False if (cp1 * cp2 <= 0) and (cp3 * cp4 <= 0): return True return False ``` #### 2. 使用第三方库(如shapely) shapely是一个强大的几何库,可以处理点、线、多边形等对象,并提供丰富的几何操作。 安装shapely: ``` pip install shapely ``` 示例:计算两条线段是否相交 ```python from shapely.geometry import LineString line1 = LineString([(0,0), (1,1)]) line2 = LineString([(0,1), (1,0)]) print(line1.intersects(line2)) # 输出:True ``` 示例:计算多边形的面积 ```python from shapely.geometry import Polygon poly = Polygon([(0,0), (1,0), (1,1), (0,1)]) print(poly.area) # 输出:1.0 ``` #### 总结 使用Python解决几何,可以根据问的复杂度和需求选择基础方法或第三方库。对于简单问,使用math库自行编写函数即可;对于复杂问,推荐使用shapely等库,它们提供了丰富的几何操作,可以大大提高效率。 §§相关问§§ 1. 如何用Python计算圆的面积和周长? 2. 如何判断一个点是否在三角形内部? 3. 如何用Python求解两个圆的交点? 4. 如何用Python计算点到线段的距离? 5. 使用shapely库有哪些常见的几何操作? </think> ## 如何使用Python解决几何 Python是解决几何的强大工具,主要通过以下方法实现: ### 1. 基本数学库(math)的应用 ```python import math # 计算两点距离 def distance(p1, p2): return math.sqrt((p2[0]-p1[0])**2 + (p2[1]-p1[1])**2) # 示例:计算点(1,2)和(4,6)的距离 print(distance((1,2), (4,6))) # 输出:5.0 ``` ### 2. 向量运算 ```python # 向量加法 def vector_add(v1, v2): return (v1[0]+v2[0], v1[1]+v2[1]) # 向量点积 def dot_product(v1, v2): return v1[0]*v2[0] + v1[1]*v2[1] # 计算角度 def angle_between(v1, v2): cos_theta = dot_product(v1, v2) / (math.hypot(*v1) * math.hypot(*v2)) return math.degrees(math.acos(cos_theta)) ``` ### 3. 几何对象建模 ```python class Point: def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y def distance_to(self, other): return math.sqrt((self.x-other.x)**2 + (self.y-other.y)**2) class Circle: def __init__(self, center, radius): self.center = center self.radius = radius # 判断点是否在圆内 def contains_point(self, point): return self.center.distance_to(point) <= self.radius ``` ### 4. 解三角形问 ```python # 使用余弦定理解三角形 def solve_triangle(a, b, C_deg): """ a, b: 两边长 C_deg: 夹角角度 """ C_rad = math.radians(C_deg) c = math.sqrt(a**2 + b**2 - 2*a*b*math.cos(C_rad)) return c ``` ### 5. 坐标几何 ```python # 判断三点是否共线 def are_collinear(p1, p2, p3): area = abs((p1.x*(p2.y-p3.y) + p2.x*(p3.y-p1.y) + p3.x*(p1.y-p2.y))/2) return area < 1e-9 # 考虑浮点误差 ``` ### 6. 使用专业几何库(Shapely) ```python from shapely.geometry import Point, LineString, Polygon # 创建几何对象 p = Point(0, 0) line = LineString([(0,0), (1,1), (2,0)]) poly = Polygon([(0,0), (1,0), (1,1), (0,1)]) # 判断点是否在多边形内 print(poly.contains(p)) # 输出:True # 计算多边形面积 print(poly.area) # 输出:1.0 ``` ### 解决几何的通用步骤: 1. **问抽象**:将几何转化为数学模型 2. **数据表示**:使用点、线、面等对象表示几何元素 3. **算法实现**:应用几何定理和公式 4. **计算执行**:使用数学函数进行计算 5. **结果验证**:检查解的合理性和精度 ### 示例:求两圆交点 ```python def circle_intersection(c1, c2): """计算两圆交点""" x1, y1, r1 = c1 x2, y2, r2 = c2 # 圆心距离 d = math.sqrt((x2-x1)**2 + (y2-y1)**2) # 无解情况 if d > r1 + r2 or d < abs(r1 - r2): return [] # 计算交点 a = (r1**2 - r2**2 + d**2) / (2*d) h = math.sqrt(r1**2 - a**2) # 中间点 x0 = x1 + a*(x2-x1)/d y0 = y1 + a*(y2-y1)/d # 交点坐标 rx = -h*(y2-y1)/d ry = h*(x2-x1)/d return [(x0+rx, y0+ry), (x0-rx, y0-ry)] ``` Python解决几何的优势在于: - 精确计算避免手工误差 - 可处理复杂几何关系 - 可视化验证结果 - 自动化批量计算[^1]
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