[极角排序 扫描法]UVa1606 - Amphiphilic Carbon Molecules

本文介绍了一个使用C++解决几何问题的程序示例。该程序通过定义结构体来存储节点信息,并使用atan2函数计算角度,通过sort函数对节点进行排序。主要实现了基于输入点集找出最大可视点数的功能。
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
struct Node{
public :
    int x,y,z;
    double rad;
    bool operator < (const Node& rhs) const {
        return rad < rhs.rad;
    }
}c[1000],d[1000];
bool Turn(Node&a,Node&b)
{
    return a.x*b.y>=a.y*b.x;
}
int main()
{
    int N;
    while(~scanf("%d",&N)&&N){
        for(int i=0;i<N;i++) scanf("%d%d%d",&c[i].x,&c[i].y,&c[i].z);
        if(N<=2) { printf("%d\n",N); continue; }
        int maxn=0;
        for(int i=0;i<N;i++){
            int k=0;
            for(int j=0;j<N;j++){
                if(i!=j){
                    d[k].x = c[j].x-c[i].x;
                    d[k].y = c[j].y-c[i].y;
                    if(c[j].z){
                        d[k].x = -d[k].x;
                        d[k].y = -d[k].y;
                    }
                    d[k].rad = atan2(d[k].y,d[k].x);
                    k++;
                }
            }
            sort(d,d+k);
            int L=0;int ans=1;int R=0;
            while(L<k){
                if(L==R){
                    R=(R+1)%k; ans++;
                }
                while(L!=R&&Turn(d[L],d[R])){
                    ans++; R=(R+1)%k;
                }
                maxn = max(maxn,ans); L++; ans--;
            }
        }
        printf("%d\n",maxn);

    }
    return 0;
}

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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