Max Points on a Line

本文介绍了一种算法,用于在二维平面上找到最多共线的点的数量。通过使用哈希表来存储斜率和点的计数,该算法有效地解决了这一问题。对于每个点,它检查与其他所有点的关系,从而确定它们是否位于同一直线上。

Given n points on a 2D plane, find the maximum number of points that lie on the same straight line.

 

/**
 * Definition for a point.
 * class Point {
 *     int x;
 *     int y;
 *     Point() { x = 0; y = 0; }
 *     Point(int a, int b) { x = a; y = b; }
 * }
 */
public class Solution {
	public int maxPoints(Point[] points) {
		if (points.length == 0 || points == null) {
			return 0;
		}
		if (points.length == 1) {
			return 1;
		}
		int res = 1;
		for (int i = 0; i < points.length; i++) {
			HashMap<Float,Integer> hashMap = new HashMap<Float, Integer>();
			int same = 0;
			int max = 1;
			for (int j = 0; j < points.length; j++) {
				if (i == j) {
					continue;
				}
				if (points[i].x == points[j].x && points[i].y == points[j].y) {
					same++;
					continue;
				}
				float tmp = (float)(points[i].y - points[j].y) / (points[i].x - points[j].x);
				if (hashMap.containsKey(tmp)) {
					hashMap.put(tmp, hashMap.get(tmp) + 1);
				} else {
					hashMap.put(tmp, 2);
				}
			}
			for (Integer value : hashMap.values()) {
				max = Math.max(max, value);
			}
			max += same;
			res = Math.max(max, res);
		}
		return res;
	}
}

 

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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