计算三角形费马点

1.在一个三角形中,到3个顶点距离之和最小的点叫做这个三角形的费马点。

2. 费马点计算方法:

(1)若三角形ABC的3个内角均小于120°,那么3条距离连线正好平分费马点所在的周角。所以三角形的费马点也称为三角形的等角中心。

(2)若三角形有一内角不小于120度,则此钝角的顶点就是距离和最小的点。

3.如何计算等角中心呢?

做任意一条边的外接等边三角形,得到另一点,将此点与此边在三角形中对应的点相连

如此再取另一边作同样的连线,相交点即费马点



证明画几条辅助线就出来了~这里就不证明了


这是合肥OI竞赛一次比赛的题目,去给50中小朋友上课时写的标程:

#include <iostream>
#include <math.h>
#include <windows.h>
#include <iomanip>
using namespace std;

struct Vec
{
	double x,y;
	Vec(double xx=0,double yy=0)
	{
		x=xx;
		y=yy;
	}
};

struct Point
{
	double x,y;
	Point(double xx=0,double yy=0)
	{
		x=xx;
		y=yy;
	}
};

double ddot(Vec A,Vec B)
{
	return A.x*B.x+A.y*B.y;
}
double getlen(Vec A)
{
	return sqrt(A.x*A.x+A.y*A.y);
}

double getlen(Point A,Point B)
{
	return sqrt((A.x-B.x)*(A.x-B.x)+(A.y-B.y)*(A.y-B.y));
}

bool moreThan120(double xa,double ya,double xb,double yb,double xc,double yc)
{
	Vec ab(xb-xa,yb-ya),ac(xc-xa,yc-ya);
	if (ddot(ab,ac)/getlen(ab)/getlen(ac) < -0.5)
	{
		return true;
	}
	return false;
}

inline void swap(double &a,double &b)
{
	double t;
	t=a;
	a=b;
	b=t;
}


Point getAnotherPoint(Point A,Point B,Point C)
{
	Point r,C1,C2;
	Vec AB(B.x-A.x,B.y-A.y);
	double len,len2;
	double sqrt3=sqrt(3.0);
	Vec AB2,crossAB,crossAB2;

	AB2.x=AB.x/2; AB2.y=AB.y/2;
	crossAB.x=AB2.y; crossAB.y=-AB2.x;
	crossAB2.x=-AB2.y; crossAB2.y=AB2.x;

	len=getlen(AB2);
	
	crossAB.x*=sqrt3; crossAB.y*=sqrt3;
	crossAB2.x*=sqrt3; crossAB2.y*=sqrt3;

	C1.x=A.x+AB2.x+crossAB.x;C1.y=A.y+AB2.y+crossAB.y;
	C2.x=A.x+AB2.x+crossAB2.x;C2.y=A.y+AB2.y+crossAB2.y;

	if (getlen(C,C1)<getlen(C,C2))
	{
		return C2;
	}else
		return C1;

}


/*
在平面内的两条直线AB,CD,求交点最直接的方法就是解下列的二元二次方程组:
Ax + (Bx - Ax)i = Cx + (Dx - Cx) j
Ay + (By - Ay)i = Cy + (Dy - Cy) j
交点是:
(Ax + (Bx - Ax) i, Ay + (By - Ay) i)
即:
  Ax + (AAx)i = Bx + (BBx) j
  Ay + (AAy)i = By + (BBy) j
  交点是:
(Ax + (AAx)i, Ay + (AAy)i)
*/
Point getCrossPoint(Point A,Point A1,Point B,Point B1)
{
	Point r;
	Vec AA(A1.x-A.x,A1.y-A.y),BB(B1.x-B.x,B1.y-B.y);
	double i,j,tmp,tmp2;
	double Ax=A.x,Ay=A.y,AAx=AA.x,AAy=AA.y,Bx=B.x,By=B.y,BBx=BB.x,BBy=BB.y;

	if (AAx==0)
	{
		j=(Ax-Bx)/BBx;
		i=(By+BBy*j-Ay)/AAx;
	}else if (BBx==0)
	{
		i=(Bx-Ax)/AAx;
	}else if (AAy==0)
	{
		j=(Ay-By)/BBy;
		i=(Bx-Ax-BBx*j)/AAx;
	}else if (BBy==0)
	{
		i=(By-Ay)/AAy;
	}
	else
	{
		tmp=AAx;
		tmp2=AAy;
		Ax*=AAy;AAx*=AAy;Bx*=AAy;BBx*=AAy;
		Ay*=tmp;AAy*=tmp;By*=tmp;BBy*=tmp;
		j=((Ax-Ay)-(Bx-By))/(BBx-BBy);
		i=(Bx+BBx*j-Ax)/AAx;
	}

	r.x=(Ax+AAx*i)/tmp2;
	r.y=(Ay+AAy*i)/tmp;
	return r;
}

int main()
{
	freopen("cul.in9","r",stdin);

	double xa,ya,xb,yb,xc,yc;
	Point C1,A1,R;


	cin>>xa>>ya>>xb>>yb>>xc>>yc;
	cout.setf(ios::fixed);
	
	if (moreThan120(xa,ya,xb,yb,xc,yc))
	{
		cout<<setprecision(10)<<xa<<" "<<ya<<endl; 
	}else if (moreThan120(xb,yb,xa,ya,xc,yc))
	{
		cout<<setprecision(10)<<xb<<" "<<yb<<endl; 
	}else if (moreThan120(xc,yc,xa,ya,xb,yb))
	{
		cout<<setprecision(10)<<xc<<" "<<yc<<endl; 
	}else
	{
		C1=getAnotherPoint(Point(xa,ya),Point(xb,yb),Point(xc,yc));
		A1=getAnotherPoint(Point(xc,yc),Point(xb,yb),Point(xa,ya));

		R=getCrossPoint(Point(xa,ya),A1,Point(xc,yc),C1);
		cout<<setprecision(10)<<R.x<<" "<<R.y<<endl;
	}
	Sleep(1000000);
}


<think>好的,用户想了解费马问题的相关知识以及解决方法,涉及数学优化、计算几何和算法实现。首先,我需要回忆费马的定义和基本性质。费马是指在给定多个的情况下,使得该到所有给定的距离之和最小的。对于三个的情况,如果三个构成一个三角形且所有内角都小于120度,那么费马位于三角形内部,且与每个顶的夹角均为120度;否则,费马就是其中一个顶。 接下来,我需要考虑如何将数学理论转化为算法实现。数学上的解决方法可能包括几何构造、微积分优化或使用拉格朗日乘数法等。但在计算几何中,可能需要更数值化的方法,比如梯度下降、迭代优化算法,或者利用几何特性进行构造。 用户提到的参考文献中有关于坐标几何的应用[^2],以及费马螺旋线在路径规划中的使用[^5],这些可能与空间填充或优化路径有关,但费马问题更直接相关的是数学优化和几何算法。此外,蓝桥杯数学知识中提到的矩阵乘法和快速幂[^4]可能不直接相关,但需要考虑是否有类似的优化技巧可以应用。 然后,关于算法实现,可能需要考虑如何高效地计算费马的位置。对于三个的情况,可以通过几何方法直接构造,但如果是更多的,问题变得更加复杂,属于NP难问题,可能需要近似算法或启发式方法。用户的问题可能更关注三个的经典情况,但需要确认。 用户的问题中还提到了计算几何,这涉及到如何在计算机中表示几何对象,并进行相关计算。例如,使用坐标几何中的方法,通过坐标系和代数运算来求解的位置。 另外,NP=P的问题[^3]可能在这里关联,因为费马问题如果是多的,可能属于NP难问题,但目前针对三有明确的解法,所以需要区分不同情况。 总结步骤: 1. 定义费马,分情况讨论(三角形内角是否小于120度)。 2. 数学解决方法:几何构造、微积分优化。 3. 计算几何中的算法实现:数值迭代方法如Weiszfeld算法。 4. 代码示例,展示如何用迭代法逼近费马。 5. 相关应用领域:网络优化、路径规划等。 6. 生成相关问题,如优化方法、应用场景、多情况等。 需要确保数学公式正确使用LaTeX,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,并正确引用参考文献。例如,在讨论梯度下降时引用坐标几何的应用[^2],在算法实现时提到数值方法相关的引用。</think>### 费马问题的解析与实现 #### 1. **费马的定义** 费马(Fermat Point)是指在一个平面内,给定$n$个时,使得该到所有给定的欧氏距离之和最小的。对于三个组成的三角形,若所有内角均小于$120^\circ$,则费马三角形内部且与三个顶连线夹角均为$120^\circ$;否则,费马位于最大角的顶处[^2]。 #### 2. **数学优化方法** - **几何构造法**(针对三): 1. 若三角形内角均小于$120^\circ$,可通过构造等边三角形并找到外接圆交确定费马。 2. 数学条件:满足$\angle APB = \angle BPC = \angle CPA = 120^\circ$($P$为费马)[^2]。 - **梯度下降法**(通用): 目标是最小化函数$f(x,y) = \sum_{i=1}^n \sqrt{(x-x_i)^2 + (y-y_i)^2}$,通过迭代更新$(x,y)$直到收敛。 #### 3. **计算几何算法实现** **Weiszfeld算法**(数值迭代法): 1. 初始化$P_0$(如重心)。 2. 迭代公式: $$ P_{k+1} = \frac{\sum_{i=1}^n \frac{P_i}{\|P_k - P_i\|}}{\sum_{i=1}^n \frac{1}{\|P_k - P_i\|}} $$ 3. 终止条件:当两次迭代距离变化小于阈值时停止[^2]。 **代码示例**(三情况): ```
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