解题报告_18.5.26_POJ_1039_0

本文介绍了一种用于计算光线穿过管道时最远可见点位置的算法。该算法利用了叉积运算来判断光线与管道壁是否相交,并通过精确的交点计算确定光线的最大穿透距离。此外,还详细解释了如何通过枚举上、下折点来寻找能够完全贯穿管道的光线。

转载自:https://blog.youkuaiyun.com/lyy289065406/article/details/6648585

#include<iostream>  
#include<cmath>  
#include<iomanip>  
using namespace std;  
  
const double precision=1e-3;   //精度限制  
const double inf=99999.0;   //正无穷,注意下面使用的是负无穷  
  
typedef class Node    //折点坐标  
{  
public:  
    double x;  
    double y;  
}point;  
  
int max(int a,int b)  
{  
    return a>b?a:b;  
}  
  
/*把浮点p的值转化为0,1或-1  (精度讨论)*/  
  
int dblcmp(double p)  
{  
    if(fabs(p)<precision)    // fabs()  浮点数的绝对值  
        return 0;       //只要是在0的邻域,就认为是0  
  
    return p>0?1:-1;  
}  
  
/*叉积运算*/  
  
double det(double x1,double y1,double x2,double y2)  
{  
    return x1*y2-x2*y1;  
}  
  
/*计算P点在AB的左侧还是右侧(AC与AB的螺旋关系)*/  
  
double cross(point A,point B,point P)  
{  
    return det(B.x-A.x , B.y-A.y , P.x-A.x , P.y-A.y);  
}  
  
/*判断直线AB、CD是否相交*/  
  
bool check(point A,point B,point C,point D)  
{  
    return (dblcmp(cross(A,B,C)) * dblcmp(cross(A,B,D)) <= 0);  
    //这里对黑书P353所述模板的相交约束条件做了修改  
    //目的是允许 入射光线L 与 折点处垂线 不规范相交(即垂线的端点可以落在L上 或者 允许延长线相交)  
}  
  
/*计算直线AB、CD的交点横坐标*/  
//本题这里传参是有讲究的,AB是代表光线L与管道的交点,CD是代表上管壁或者下管壁的端点  
//之所以这样做,是因为AB与CD实质上是不相交的,是AB的延长线与CD相交  
//按照上述传参顺序,根据修改后的模板,那么仅仅判断C、D是否在AB的两侧,就能计算 AB延长线与CD的交点  
//倘若传参顺序错了,就会判断A、B是否在CD的两侧,但是AB一定是在CD同侧的,也就不能求交点了  
  
double intersection(point A,point B,point C,point D)  
{  
    double area1=cross(A,B,C);  
    double area2=cross(A,B,D);  
    int c=dblcmp(area1);  
    int d=dblcmp(area2);  
  
    if(c*d<0) //CD在AB的两侧,规范相交  
        return (area2*C.x - area1*D.x)/(area2-area1);  //黑书P357交点计算公式  
  
    if(c*d==0)   //CD的其中一个端点在AB上,不规范相交  
        if(c==0)  
            return C.x;//C在AB上,返回AB与CD非规范相交时的交点C的横坐标  
        else  
            return D.x;//D在AB上,返回AB与CD非规范相交时的交点D的横坐标  
  
    return -inf;  //CD在AB同侧,无交点,返回 负无穷  
}  
  
int main(int i,int j,int k)  
{  
    int n;    //折点数  
    while(cin>>n)  
    {  
        if(!n)  
            break;  
  
        point* up=new point[n+1];         //上折点  
        point* down=new point[n+1];       //下折点  
  
        double max_x=-inf;  //最大可见度(管中最远可见点的横坐标)  
        /*Input*/  
  
        for(i=1;i<=n;i++)  
        {  
            cin>>up[i].x>>up[i].y;  
            down[i].x=up[i].x;  
            down[i].y=up[i].y-1;  
        }  
  
        bool flag=false;  //标记当前光线L(直线up[i]->down[j])能否贯通全管  
        for(i=1;i<=n;i++) //枚举所有通过一个上折点、一个下折点的直线  
        {  
            for(j=1;j<=n;j++)  
                if(i!=j)  
                {  
                    for(k=1;k<=n;k++)     //直线L最大延伸到第k-1节管子  
                        if(!check(up[i],down[j],up[k],down[k]))   //up[k]->down[k]为折点处垂直x轴的直线  
                            break;  
  
                    if(k>n)  
                    {  
                        flag=true;  
                        break;  
                    }  
                    else if(k>max(i,j))  //由于不清楚L究竟是与第k-1节管子的上管壁还是下管壁相交,因此都计算交点,取最优  
                    {                   //举例:若实际L是与上管壁相交,当计算下管壁时,得到的是第k-1个下折点,并不会是最优  
                                        //反之亦同理   
                        double temp=intersection(up[i],down[j],up[k],up[k-1]);  
                        if(max_x < temp)  //L与第k-1节管子的上管壁相交  
                            max_x=temp;  
  
                        temp=intersection(up[i],down[j],down[k],down[k-1]);  
                        if(max_x < temp)  //L与第k-1节管子的上管壁相交  
                            max_x=temp;  
                    }  
                }  
  
            if(flag)  
                break;  
        }  
  
        if(flag)  
            cout<<"Through all the pipe."<<endl;  
        else  
            cout<<fixed<<setprecision(2)<<max_x<<endl;  
  
        /*Relax Room*/  
  
        delete up,down;  
    }  
    return 0;  
}  

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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