CodeForces 560C Gerald's Hexagon

本文介绍了一种计算由特定边长组成的六边形能够分割成多少个单位小三角形的方法。通过计算完整正三角形的面积并减去多余部分,得出所需六边形的面积,进而计算出小三角形的数量。

分析

顺时针给一六边形的各边长,问该六边形有几个边长为1的小三角形。

首先考察是否有规律可循,显然,变量太多,直接通过边长考察个数可能不好。
其实可以间接地通过剥洋葱的方法一层一层剥过去。边长为n的边,可以为这个六边形贡献2n-1个小三角形,再向内缩短边长形成一个六边形直至无法形成六边形,例如线、三角形、菱形再特判。但是这样也较为麻烦。

既然通过边长数这个方向不好,那么可以尝试通过面积,每一个小三角形的面积是固定的,我们只需要计算出该六边形的面积,将其除以小三角形的面积即可得到个数。

如何计算六边形的面积?可以尝试割补法。任取六边形连续的三个边长,将其展开成一条直线,即为补成一正三角形的边长。证明正三角形略。

不妨取a[0]a[1]a[2]三条边长,和记为A,那么该正三角形的面积为

SΔ=12×A×32A=34A2

那么顺时针方向需要割掉的三角形是以a[0]a[2]a[4]为底的三角形,其面积为

SΔA0+ΔA2+ΔA4=34(a[0]2+a[2]2+a[4]2)

所以该六边形的面积为
S=34[A2(a[0]2+a[2]2+a[4]2)]

那么个数n
n=SS=34[A2(a[0]2+a[2]2+a[4]2)]34×1=A2(a[0]2+a[2]2+a[4]2)

代码

#include <cstdio>

int main()
{
    int a[6];
    for (int i = 0; i < 6; i++) scanf("%d", &a[i]);
    printf("%d\n", (a[0]+a[1]+a[2])*(a[0]+a[1]+a[2])-a[0]*a[0]-a[2]*a[2]-a[4]*a[4]);
    return 0;
}

题目

Description

Gerald got a very curious hexagon for his birthday. The boy found out that all the angles of the hexagon are equal to . Then he measured the length of its sides, and found that each of them is equal to an integer number of centimeters. There the properties of the hexagon ended and Gerald decided to draw on it.

He painted a few lines, parallel to the sides of the hexagon. The lines split the hexagon into regular triangles with sides of 1 centimeter. Now Gerald wonders how many triangles he has got. But there were so many of them that Gerald lost the track of his counting. Help the boy count the triangles.

Input

The first and the single line of the input contains 6 space-separated integers a1,a2,a3,a4,a5 and a6(1ai1000) — the lengths of the sides of the hexagons in centimeters in the clockwise order. It is guaranteed that the hexagon with the indicated properties and the exactly such sides exists.

Output

Print a single integer — the number of triangles with the sides of one 1 centimeter, into which the hexagon is split.

Sample

Input
1 1 1 1 1 1
Output
6

Input
1 2 1 2 1 2
Output
13

### 关于 Codeforces 上 'Neo's Escape' 的解决方案 在解决 Codeforces 平台上的 `'Neo's Escape'` 问题时,通常需要考虑图论中的最短路径算法以及动态规划的应用。以下是对此类问题可能涉及的核心概念和技术的分析: #### 图论与最短路径 该问题可以被建模为在一个加权有向图中寻找从起点到终点的最优路径。Dijkstra 算法是一种常用的方法来计算单源最短路径[^1]。如果边权重均为正数,则 Dijkstra 是一种高效的选择。 ```python import heapq def dijkstra(graph, start): distances = {node: float('inf') for node in graph} distances[start] = 0 priority_queue = [(0, start)] while priority_queue: current_distance, current_node = heapq.heappop(priority_queue) if current_distance > distances[current_node]: continue for neighbor, weight in graph[current_node].items(): distance = current_distance + weight if distance < distances[neighbor]: distances[neighbor] = distance heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor)) return distances ``` #### 动态规划优化 对于某些变体问题,除了简单的最短路径外,还需要引入状态转移方程来进行进一步优化。例如,在存在多种属性约束的情况下(如时间、能量),可以通过定义多维数组 `dp[i][j]` 来表示到达节点 i 使用 j 单位资源所需的最小代价[^2]。 #### 讨论与实现细节 社区内的讨论往往围绕如何处理特殊边界条件展开,比如是否存在负环路或者超大数据集下的性能调优等问题。此外,部分参赛者会分享他们关于数据结构选取的经验教训,例如优先队列 vs. 堆栈的不同适用场景[^3]。
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