【HDU】4978 A simple probability problem. 凸包

本文介绍了一种通过计算凸包来解决特定概率问题的方法。利用概率论中的抛针问题原理,推导出凸包上任意两条边同时与平行线相交的概率公式,并给出了基于此原理的C++代码实现。

题目分析:首先要求凸包是毫无疑问的,任意两点之间有边则如果内部有边与平行线相交则最外面一定有边与平行线相交。

重点是求概率。

由概率论书上什么抛针问题(我也不懂)可知一条长度为L的线段与间距为D的平行线相交的概率为2L / πD,由此我们可知凸包上一条线段Li与间距为D的平行线相交的概率为2Li / πD,又因为凸包上如果有一条线段与平行线相交则必定存在另一条线段Lj与Li同时与平行线相交(凸包是封闭凸多边形),那么2Li / πD = ∑Pij(Pij表示Li与Lj同时与平行线相交的概率,同时i!=j),则凸包与平行线相交的概率为1 / 2 * sum{ sum{ Pij | i != j } | 1 <= i <= n },除以2的原因是Pij与Pji是等价的,是同时满足的。

那么问题最后就转化成了求凸包的周长了。这个就很简单了,也就不说了。


#include <cmath>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std ;

#define REP( i , a , b ) for ( int i = ( a ) ; i < ( b ) ; ++ i )
#define FOR( i , a , b ) for ( int i = ( a ) ; i <= ( b ) ; ++ i )
#define REV( i , a , b ) for ( int i = ( a ) ; i >= ( b ) ; -- i )
#define CLR( a , x ) memset ( a , x , sizeof a )
#define CPY( a , x ) memcpy ( a , x , sizeof a )

const int MAXN = 100 ;

struct Point {
	double x , y ;
	Point () {}
	Point ( double x , double y ) : x ( x ) , y ( y ) {}
	Point operator - ( const Point& a ) const {
		return Point ( x - a.x , y - a.y ) ;
	}
	bool operator < ( const Point& a ) const {
		return x != a.x ? x < a.x : y < a.y ;
	}
	void input () {
		scanf ( "%lf%lf" , &x , &y ) ;
	}
} p[MAXN] ;

int n , D ;
int S[MAXN] , top ;

double cross ( const Point& a , const Point& b ) {
	return a.x * b.y - a.y * b.x ;
}

double dist ( const Point& a ) {
	return sqrt ( a.x * a.x + a.y * a.y ) ;
}

void convex_hull ( Point p[] , int n ) {
	top = 0 ;
	sort ( p , p + n ) ;
	REP ( i , 0 , n ) {
		while ( top > 1 && cross ( p[i] - p[S[top - 2]] , p[S[top - 1]] - p[S[top - 2]] ) >= 0 ) -- top ;
		S[top ++] = i ;
	}
	int k = top ;
	REV ( i , n - 2 , 0 ) {
		while ( top > k && cross ( p[i] - p[S[top - 2]] , p[S[top - 1]] - p[S[top - 2]] ) >= 0 ) -- top ;
		S[top ++] = i ;
	}
}

void solve () {
	double L = 0 ;
	scanf ( "%d%d" , &n , &D ) ;
	REP ( i , 0 , n ) p[i].input () ;
	convex_hull ( p , n ) ;
	REP ( i , 1 , top ) L += dist ( p[S[i]] - p[S[i - 1]] ) ;
	printf ( "%.4f\n" , L / acos ( -1.0 ) / D ) ;
}

int main () {
	int T , cas = 0 ;
	scanf ( "%d" , &T ) ;
	while ( T -- ) {
		printf ( "Case #%d: " , ++ cas ) ;
		solve () ;
	}
	return 0 ;
}


基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估展开研究,重点介绍了利用Matlab代码实现该方法的技术路径。文中详细阐述了序贯蒙特卡洛模拟的基本原理及其在配电网可靠性分析中的应用,包括系统状态抽样、时序模拟、故障判断与修复过程等核心环节。通过构建典型配电网模型,结合元件故障率、修复时间等参数进行大量仿真,获取系统可靠性指标如停电频率、停电持续时间等,进而评估不同运行条件或规划方案下的配电网可靠性水平。研究还可能涉及对含分布式电源、储能等新型元件的复杂配电网的适应性分析,展示了该方法在现代电力系统评估中的实用性与扩展性。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电网规划与运行的技术工程师。; 使用场景及目标:①用于教学与科研中理解蒙特卡洛模拟在电力系统可靠性评估中的具体实现;②为实际配电网的可靠性优化设计、设备配置与运维策略制定提供仿真工具支持;③支撑学术论文复现与算法改进研究; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法流程,重点关注状态转移逻辑与时间序列模拟的实现细节,并尝试在IEEE标准测试系统上进行验证与扩展实验,以深化对方法机理的理解。
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