POJ 2007 Scrambled Polygon(几何)

本文提供了一种解决POJ2007ScrambledPolygon问题的方法,该问题要求对凸包上的点进行正确排序以恢复原始多边形的顺序。文章分享了一个C++实现方案,包括如何通过计算向量叉积来比较各点的位置,最终按正确的顺序输出这些点。

题目链接:POJ 2007 Scrambled Polygon

给出的都是凸包上的点,那就不用求凸包了,直接排序输出就行了,注意不要排原点,WA了几次。

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

using namespace std;

const double eps = 1e-10;
const int MAX_N = 50 + 10;

struct Point
{
	int x, y;
	Point(int x=0, int y=0):x(x),y(y) { }
};

typedef Point Vector;

Vector operator + (const Vector& A, const Vector& B)
{
    return Vector(A.x+B.x, A.y+B.y);
}

Vector operator - (const Point& A, const Point& B)
{
    return Vector(A.x-B.x, A.y-B.y);
}

Vector operator * (const Vector& A, double p)
{
    return Vector(A.x*p, A.y*p);
}

bool operator < (const Point& a, const Point& b)
{
	return a.x < b.x || (a.x == b.x && a.y < b.y);
}


int Cross(const Vector& A, const Vector& B)
{
    return A.x*B.y - A.y*B.x;
}

Point p[MAX_N];

bool cmp(Point a, Point b)
{
    return Cross(p[0] - a, p[0] - b) > 0;
}

int main()
{
    //freopen("in.txt", "r", stdin);
    int x, y;
    int i = 0;
    while(scanf("%d%d", &x, &y) != EOF)
        p[i++] = Point(x, y);
    sort(p + 1, p + i, cmp);
    for(int j = 0; j < i; j++)
        printf("(%d,%d)\n", p[j].x, p[j].y);
    return 0;
}


【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开,旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法,探讨可再生能源(如风电、光伏)与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型,涵盖从场景生成、数学建模到求解算法(如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等)的全过程,帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标:①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型;②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿真验证;③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习各模块实现,重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节,并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值