HDU 4709 三循环暴力

Herding
Time Limit:1000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u

Description

Little John is herding his father's cattles. As a lazy boy, he cannot tolerate chasing the cattles all the time to avoid unnecessary omission. Luckily, he notice that there were N trees in the meadow numbered from 1 to N, and calculated their cartesian coordinates (Xi, Yi). To herding his cattles safely, the easiest way is to connect some of the trees (with different numbers, of course) with fences, and the close region they formed would be herding area. Little John wants the area of this region to be as small as possible, and it could not be zero, of course.
 

Input

The first line contains the number of test cases T( T<=25 ). Following lines are the scenarios of each test case. 
The first line of each test case contains one integer N( 1<=N<=100 ). The following N lines describe the coordinates of the trees. Each of these lines will contain two float numbers Xi and Yi( -1000<=Xi, Yi<=1000 ) representing the coordinates of the corresponding tree. The coordinates of the trees will not coincide with each other.
 

Output

For each test case, please output one number rounded to 2 digits after the decimal point representing the area of the smallest region. Or output "Impossible"(without quotations), if it do not exists such a region.
 

Sample Input

1 4 -1.00 0.00 0.00 -3.00 2.00 0.00 2.00 2.00
 

Sample Output

2.00


这个题本身也确实比较简单,题目说求最小面积,要面积最小的话,自然是三角形。所以问题就转化在已知点中,求最小的三角形面积。

计算三角形面积,可以用海伦公式,也可以使用叉乘。我在这里使用的是叉乘。

做题的过程中,我也是遇到了两个问题。一个是在点的定义上用float的话会WA。所以还是使用double 来定义点。另外就是一定要判断三个点是否能够构成三角形。


下面是AC代码:

#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <iostream>
using namespace std;

#define fn(i,n)  for(int i = 0; i < n; i++)

const double EPS = 1e-8;
const int INF = 0x3f3f3f3f;

struct piont
{
    double x, y;
} p[111];

double area(piont a,piont b,piont c)
{
    return fabs((b.x - a.x) * (c.y - a.y) - (c.x - a.x) * (b.y - a.y))/2.0;
}

int main()
{
    int T;
    cin >> T;
    while(T--)
    {
        int n , sign = 1;
        double ans = INF;
        cin >> n;
        fn(i,n) cin >> p[i].x >> p[i].y;
               for(int i = 0; i < n - 2; i++)
            for(int j = i + 1; j < n - 1; j++)
                for(int k = j + 1; k < n; k++)
                {
                    double tmp;
                    tmp = area(p[i],p[j],p[k]);
                    if((tmp < ans)&&(tmp > EPS)) {
                            sign = 0;
                            ans = tmp;
                    }
                }
        if(sign)cout << "Impossible" << endl;
        else printf("%.2f\n", ans);
    }
    return 0;
}


内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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