hdu 2108 Shape of HDU(计算几何)

本文介绍了一种基于向量叉积的方法来判断一个多边形是凸还是凹。通过分析多边形顶点的旋转方向及其相邻顶点的相对位置,可以有效地确定多边形的类型。代码示例使用C语言实现。


hdu 2108 Shape of HDU


判断一个多边形是凸或凹

考虑一个凸多边形的性质,对于凸多边形的一个顶点,该顶点必在其相邻两个顶点连线的外部,这样就可以构造三个连续点的向量,通过叉积判断方位

注意先根据起始三个点判断该多边形是顺时针还是逆时针旋转


#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define MAXN 1005
struct point
{
    int x,y;
}p[MAXN];
int cross(point a,point b,point c)
{
    int x1=b.x-a.x,x2=c.x-a.x;
    int y1=b.y-a.y,y2=c.y-a.y;
    return x1*y2-x2*y1;
}
int main()
{
    int n;
    while(scanf("%d",&n)!=EOF&&n)
    {
        for(int i=0;i<n;i++)
            scanf("%d%d",&p[i].x,&p[i].y);
        int flag=cross(p[0],p[1],p[2]);
        int ans=1;
        for(int i=1;i<n;i++)
            if(flag*cross(p[i],p[(i+1)%n],p[(i+2)%n])<0)
            {
                ans=0;
                break;
            }
        if(ans) printf("convex\n");
        else printf("concave\n");
    }
    return 0;
}


内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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