2013省赛集训5 - Triangle

本文介绍了一种判断二维平面上一点是否位于给定三角形内部的有效算法,并提供了完整的C++实现代码。该算法利用三角形有向面积的概念来确定点的位置。

 

Triangle

Time Limit 1000ms

Memory Limit 65536K

description

  Given the coordinates of the vertices of a triangle,And a point. You just need to judge whether the point is in the Triangle.
							

input

  The input contains several test cases. For each test case, only line contains eight integer numbers , describing the coordinates of the triangle and the point. All the integer is in range of [-100  , 100].
  The end of the input is indicated by a line containing eight zeros separated by spaces.
							

output

  For each test case ,if the point is inside of the triangle,please output the string ”YES”,else output the string “NO”. You just need to follow the following examples.
							

sample_input

0 0 4 0 0 4 3 1
0 0 4 0 0 4 1 2
0 0 4 0 0 4 -1 -1
0 0 0 0 0 0 0 0
							

sample_output

NO
YES
NO
							

 

 

 


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

using namespace std;

int area(int x1,int y1,int x2,int y2,int x3,int y3)
{
    return x1*y2+x2*y3+x3*y1-x2*y1-x3*y2-x1*y3;
}//三角形有向面积的2倍,逆时针正,顺时针负

int main()
{
    int x1,y1,x2,y2,x3,y3,x,y,s1,s2,s3,s;
    while(scanf("%d%d%d%d%d%d%d%d",&x1,&y1,&x2,&y2,&x3,&y3,&x,&y)!=EOF)
    {
        if(x1==0&&y1==0&&x2==0&&y2==0&&x3==0&&y3==0&&x==0&&y==0)
            break;
        x1+=100;y1+=100;x2+=100;y2+=100;x3+=100;y3+=100;x+=100;y+=100;
        s1=abs(area(x1,y1,x2,y2,x,y));
        s2=abs(area(x1,y1,x3,y3,x,y));
        s3=abs(area(x2,y2,x3,y3,x,y));
        s=abs(area(x1,y1,x2,y2,x3,y3));
        if((s1+s2+s3)==s&&s1&&s2&&s3)
            printf("YES\n");
        else
            printf("NO\n");
    }
    return 0;
}


 

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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