紫书章五例题12 城市正视图 (离散化)UVA 221

本文介绍了一种算法,用于解决给定多个建筑的俯视图数据后如何确定正视图中可见的建筑。通过使用离散化技术,将坐标进行排序去重,从而将无限坐标范围变为有限,便于遍历检查每栋建筑是否被其他建筑遮挡。

这篇博客讲的蛮好
http://www.cnblogs.com/farewell-farewell/p/5330429.html
题意:给定了许多建筑的俯视图,每个建筑用左下角的下标,长度,宽度,高度。求正视图可以看到哪些建筑
分析:将所有建筑存下来,然后再按x从小到大,若x相同,就按照y从小到大。然后按照这个顺序扫一遍?怎么扫?
然后这里用的是离散化,因为枚举坐标范围太大了,然后我可以用离散化,将无限变有限。怎么变有限?将图上的所有x坐标排序去重,则在x相邻区间内,要么有房子,要么没有。这样的话我们只用在这个区间内取一个点,然后看我们判断的房子是不是包含这个,然后前面有没有房子阻拦的即可

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <cstdio>
#include  <cmath>

using namespace std;
struct node
{
    double x,y,c,k,g;
    int id;
};
int n;
bool cmp(node a,node b)
{
    if(a.x!=b.x)
        return a.x<b.x;
    else return a.y<b.y;
}
node d[110];
double xx[210];
int bh(int i,double mx)
{
    if(d[i].x<=mx&&d[i].x+d[i].c>=mx)
        return 1;
    else return 0;
}
int judge(int i,double mx)
{
    if(!bh(i,mx))return 0;
    for(int kk=0;kk<n;kk++)
        if(bh(kk,mx)&&d[kk].y<d[i].y&&d[kk].g>=d[i].g) return 0;//这里面的=不要掉了
    return 1;
}
int main()
{
    int case1=0;
    while(scanf("%d",&n)!=EOF&&n){
        memset(d,0,sizeof(d));
        memset(xx,0,sizeof(xx));
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            scanf("%lf %lf %lf %lf %lf",&d[i].x,&d[i].y,&d[i].c,&d[i].k,&d[i].g);
            xx[i*2]=d[i].x;xx[i*2+1]=d[i].x+d[i].c;
            d[i].id=i+1;
        }
        sort(d,d+n,cmp);
        sort(xx,xx+n*2);
        int m=unique(xx,xx+n*2)-xx;
        if(case1) printf("\n");
        printf("For map #%d, the visible buildings are numbered as follows:\n",++case1);
        printf("%d",d[0].id);
        for(int i=1;i<n;i++)
        {
            int vis=0;
            for(int j=0;j<m-1;j++)
            {
                if(judge(i,(xx[j]+xx[j+1])/2)){vis=1;break;}
            }
            if(vis) printf(" %d",d[i].id);
        }
        printf("\n");
    }
    return 0;
}
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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