【模拟试题】多边形的重心(BSOI3432)

本文介绍了一种计算不规则多边形重心的方法,通过将多边形分解为多个三角形并利用面积加权平均来确定最终的重心位置。

【模拟试题】多边形的重心

Description

给出n个顶点的多边形(有凸有凹)的顶点坐标(顺时针给出),求这个多边形的重心坐标

You're given a vertex sequence of a simple polygon with N verteces.
The task is to find the centre of gravity of the polygon.

Input

第一行一个整数n,表示这是n多边形
以下2到n+1行,第i+1行给出两个整数,分别是该顶点的x,y坐标

Output

只有一行,输出两个实数(保留两位小数),表示重心的x,y坐标

Sample Input

4

0 0

0 4

4 4

4 0

Sample Output

2.00 2.00

Hint

【数据规模】
3 ≤ n ≤ 1,000,000
每个顶点坐标不会超过2^31

Solution

求一个不规则多边形的重心。

由于我们大部分的算法都是基于凸多边形的基础才衍生出来的,所以这道题我们可以先将不规则的多边形分割为n-2个三角形。分别求出每一个三角形的面积和中心,又因为这个多边形是均匀的,所以可以用面积加权求出多边形的重心。

CODE

这个数据简直是。。。吓得我乱开long long 和long double。。。
#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
int main() {
	long long i,j,k,n,T;
	long double sumx,sumy,suma;
	long double x0,y0,x1,y1,x2,y2;
	long double x,y,s;
	scanf("%lld",&n);
	scanf("%Lf%Lf%Lf%Lf",&x0,&y0,&x1,&y1);
	sumx=sumy=suma=0;
	for(i=2; i<n; i++) {
		scanf("%Lf%Lf",&x2,&y2);
		x=x0+x1+x2;y=y0+y1+y2;
		s=x0*y1+x1*y2+x2*y0-x1*y0-x2*y1-x0*y2;
		suma+=s;
		sumx+=s*x;sumy+=s*y;
		x1=x2;y1=y2;
	}
	printf("%.2Lf %.2Lf",sumx/suma/3,sumy/suma/3);
	return 0;
}


基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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