半平面交学习小记

其实只是记一个板子(lll¬ω¬)

Description


内核是多边形内的一个点集,点集内任意一点与多边形边上任意一点的连线都在多边形内。你可以把多边形想成一个房间,在内核内任意一个点放上一个全方位360度无死角的摄像机,这个摄像机能够看到房间的任意角落。
现在给出一个n边形的所有顶点,求是否存在核

Solution


poj喜闻乐见地挂了,例题不知道过了没
可以发现这个核就是以边作为若干半平面的交。极角排序之后用双端队列可以做到nlogn维护半平面交,这里面涉及一些比较显然但是我不太会的计算几何姿势,板子是抄来的

这里直线用的是点+方向向量的表示,半平面规定为方向向量的左侧,直线求交有一些巧妙的做法

Code


#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
#include <queue>
#include <math.h>
#define rep(i,st,ed) for (int i=st;i<=ed;++i)

const int N=20005;
const double eps=1e-5;

struct Point {
	double x,y;
	Point() {}
	Point(double X,double Y) {x=X,y=Y;}
	Point operator +(const Point &B) const {
		return (Point) {x+B.x,y+B.y};
	}
	Point operator -(const Point &B) const {
		return (Point) {x-B.x,y-B.y};
	}
	Point operator *(const double &b) const {
		return (Point) {x*b,y*b};
	}
	Point operator /(const double &b) const {
		return (Point) {x*b,y*b};
	}
	bool operator <(const Point &B) const {
		return (x<B.x)||(fabs(x-B.x)<=eps&&y<B.y);
	}
} p[N],a[N];

typedef Point Vector;

struct Line {
	Point p; Vector v;
	double ang;
	Line() {}
	Line(Point P,Vector V) {
		p=P,v=V; ang=atan2(v.y,v.x);
	}
	bool operator <(const Line &L) const {
		return ang<L.ang;
	}
} L[N],q[N];

double cros(const Point &A,const Point &B) {
	return (B.y*A.x-B.x*A.y);
}

bool onLeft(const Point &A,const Line &B) {
	return cros(B.v,A-B.p)>0;
}

Point inte(const Line &A,const Line &B) {
	Vector v=A.p-B.p;
	double tmp=cros(B.v,v)/cros(A.v,B.v);
	return A.p+A.v*tmp;
}

bool solve(int n) {
	std:: sort(L,L+n);
	int head=0,tail=0;
	q[head]=L[0];
	rep(i,1,n-1) {
		while (head<tail&&onLeft(p[tail-1],L[i])==0) tail--;
		while (head<tail&&onLeft(p[head],L[i])==0) head++;
		q[++tail]=L[i];
		if (fabs(cros(q[tail].v,q[tail-1].v))<=eps) {
			tail--;
			if (onLeft(L[i].p,q[tail])) q[tail]=L[i];
		}
		if (head<tail) p[tail-1]=inte(q[tail-1],q[tail]);
	}
	while (head<tail&&onLeft(p[tail-1],q[head])==0) tail--;
	return (tail-head>=2);
}

int main(void) {
	freopen("data.in","r",stdin);
	int n; scanf("%d",&n);
	for (;n;scanf("%d",&n)) {
		rep(i,0,n-1) scanf("%lf%lf",&a[i].x,&a[i].y);
		L[0]=Line(a[n-1],a[0]-a[n-1]);
		rep(i,1,n-1) L[i]=Line(a[i],a[i]-a[i-1]);
		printf("%d\n", solve(n));
	}
	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。
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