USACO Section 5.2 Electric Fences - 有意思的枚举+计算几何

本文探讨了一种通过数学方法求解特定问题的策略,特别是利用圆与线段的关系来确定最优点。面对有限的计算资源和时间约束,作者提出了优化的枚举算法,通过二分法减少计算复杂度。文章还详细解释了如何计算点到线段的最短距离,并介绍了如何通过判断三角形是否为钝角三角形来简化计算过程。该文不仅提供了解决问题的方法论,还展示了实际应用中的优化策略。

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这题一上来首先想到的是能否用数学方法来求得这个点..比如说画一个半径最小的圆使其与所有线段相交或相切…那么圆心就是所求..想法似乎没问题..但怎么来求是毫无头绪~想了良久也没想出用数学的方法如何实现…

还是用枚举了…题目范围不大..并且精度要求不高..将整个( 0 , 0 ) ~ ( 100 ,100 ) 的连续空间离散分成1000个每个相距0.1的点..枚举每个点..定能找到答案..复杂度是 N*O(100^2)…估计最大数据时间大概需要十秒..发现这个时间是可以有优化空间的…我就直接用二分了..每次枚举9个点 ( 正方形平均的9个点 )…找到最有点后再以这个点为九个点的中心点缩小步长再尝试9个点..直道枚举的两点间相差<0.01..也就是步长<0.01…

还有很重要的一个问题..枚举了一个点如何求出其到某线段的最短距离?..要分两种情况..第一种是这个点做垂线会落到这个线段上…这种情况用差乘求出这个点与线段构成的三角形面积*2…然后再除以这个线段的长度就是垂线的长度…而第二种情况是这个点对线段做出的垂线在线段外..那么最短的距离只可能是到线段两个端点距离的最短那个..如何判断这两种情况…其实出现第二种情况是因为这个点与线段构成的三角形是钝角三角形..并且不是这个点的两侧是钝角..是另外两个角有一个是钝角..如何判断钝角三角形..先求出三条边的长度..都知道坐标这个很好求…当x1^2+x2^2<x3^2…代表x1与x2的夹角是钝角…

Program:

/* ID: zzyzzy12 LANG: C++ TASK: fence3 */ #include<iostream> #include<istream> #include<stdio.h> #include<string.h> #include<math.h> #include<stack> #include<map> #include<algorithm> #include<queue> #define oo 2000000005 #define ll long long #define pi (atan(2)+atan(0.5))*2 using namespace std; struct node { double x0,y0,x1,y1,len; }line[152]; int i,n; double x,y,ansx,ansy,ans,now,MaxX,MaxY,StartX,StartY,len,step; double dis(node a) { double x1,y1,x2,y2; x1=(x-a.x0)*(x-a.x0)+(y-a.y0)*(y-a.y0); x2=(x-a.x1)*(x-a.x1)+(y-a.y1)*(y-a.y1); if (x1-x2-a.len*a.len>-0.001 || x2-x1-a.len*a.len>-0.001) { if (x1<x2) return sqrt(x1); return sqrt(x2); } x1=x-a.x0; y1=y-a.y0; x2=a.x1-a.x0; y2=a.y1-a.y0; x1=x1*y2-x2*y1; if (x1<0) x1=-x1; return x1/a.len; } int main() { freopen("fence3.in","r",stdin); freopen("fence3.out","w",stdout); StartX=StartY=oo; MaxX=MaxY=-oo; scanf("%d",&n); for (i=1;i<=n;i++) { scanf("%lf%lf%lf%lf",&line[i].x0,&line[i].y0,&line[i].x1,&line[i].y1); line[i].len=sqrt((line[i].x0-line[i].x1)*(line[i].x0-line[i].x1)+(line[i].y0-line[i].y1)*(line[i].y0-line[i].y1)); if (line[i].x1<line[i].x0) { x=line[i].x1; line[i].x1=line[i].x0; line[i].x0=x; } if (line[i].y1<line[i].y0) { y=line[i].y1; line[i].y1=line[i].y0; line[i].y0=y; } if (line[i].x1>MaxX) MaxX=line[i].x1; if (line[i].x0<StartX) StartX=line[i].x0; if (line[i].y1>MaxY) MaxY=line[i].y1; if (line[i].y0<StartY) StartY=line[i].y0; } if (MaxY>MaxX) len=MaxY/2; else len=MaxX/2; ans=oo; ans*=ans; while (len>0.01) { step=len/4; MaxX=StartX+len; MaxY=StartY+len; for (x=StartX;x<=MaxX;x+=step) for (y=StartY;y<=MaxY;y+=step) { now=0; for (i=1;i<=n;i++) { now+=dis(line[i]); if (now>ans) break; } if (now<ans) { ans=now; ansx=x; ansy=y; } } StartX=ansx-step/2; StartY=ansy-step/2; len/=2; } printf("%.1lf %.1lf %.1lf\n",ansx,ansy,ans); return 0; }

### 解题思路 "The Lost Cow" 是一道经典的模拟问题,目标是计算 Farmer John 找到 Bessie 需要行走的距离。Farmer John 使用一种特定的策略来寻找 Bessie:他从初始位置 `x` 开始,依次向右走一段距离,再返回原点;接着向左走更远的一段距离,再次回到原点,如此反复直到找到 Bessie。 #### 关键逻辑 1. **移动模式** 每次移动的距离按照序列 \( \pm 1, \mp 2, \pm 4, \ldots \) 增加,即每次翻倍并改变方向。 2. **终止条件** 当 Farmer John 到达的位置覆盖了 Bessie 的实际坐标 `y` 时停止搜索。具体来说: - 如果 `x < y`,则当某一次移动到达或超过 `y` 时结束; - 如果 `x > y`,则当某一次移动到达或低于 `y` 时结束。 3. **总路径长度** 计算总的路径长度时需要注意最后一次未完全完成的往返行程应减去多余的部分。 --- ### C++ 实现代码 以下是基于上述逻辑的一个标准实现: ```cpp #include <iostream> #include <cmath> using namespace std; int main() { long long x, y; cin >> x >> y; if (x == y) { cout << 0; return 0; } long long pos = x, step = 1, total_distance = 0; while (true) { // 向右移动 long long next_pos = pos + step; if ((x < y && next_pos >= y) || (x > y && next_pos <= y)) { total_distance += abs(y - pos); break; } total_distance += abs(next_pos - pos); pos = next_pos; // 返回起点 total_distance += abs(pos - x); // 向左移动 step *= -2; next_pos = pos + step; if ((x < y && next_pos >= y) || (x > y && next_pos <= y)) { total_distance += abs(y - pos); break; } total_distance += abs(next_pos - pos); pos = next_pos; // 返回起点 total_distance += abs(pos - x); step *= -2; } cout << total_distance; return 0; } ``` 此代码实现了 Farmer John 寻找 Bessie 的过程,并精确计算了所需的总路径长度[^1]。 --- ### Pascal 实现代码 如果偏好 Pascal,则可以参考以下代码片段: ```pascal var n, x, y, t, ans: longint; begin assign(input, 'lostcow.in'); reset(input); assign(output, 'lostcow.out'); rewrite(output); readln(x, y); if x = y then begin writeln(0); halt; end; n := x; t := 1; ans := 0; repeat ans := ans + abs(t) + abs(n - x); n := x + t; t := -t * 2; if ((n >= y) and (x < y)) or ((n <= y) and (x > y)) then begin ans := ans - abs(n - y); break; end; until false; writeln(ans); close(input); close(output); end. ``` 这段代码同样遵循相同的逻辑结构,适用于需要提交至 USACO 平台的情况[^3]。 --- ### Python 实现代码 对于初学者而言,Python 提供了一种更为简洁的方式表达这一算法: ```python def lost_cow(x, y): if x == y: return 0 position = x step = 1 total_distance = 0 while True: # Move to the right new_position = position + step if (x < y and new_position >= y) or (x > y and new_position <= y): total_distance += abs(new_position - position) total_distance -= abs(new_position - y) break total_distance += abs(new_position - position) position = new_position total_distance += abs(position - x) # Move to the left step *= -2 new_position = position + step if (x < y and new_position >= y) or (x > y and new_position <= y): total_distance += abs(new_position - position) total_distance -= abs(new_position - y) break total_distance += abs(new_position - position) position = new_position total_distance += abs(position - x) return total_distance # Example usage print(lost_cow(int(input()), int(input()))) ``` 该版本通过逐步调整步长和方向完成了整个搜索流程[^4]。 ---
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