【leetcode】【hard】149. Max Points on a Line

本文探讨了在二维平面上寻找最多共线点数的问题,通过计算点之间的斜率并使用哈希表记录斜率出现的次数,解决LeetCode上的经典几何题目。文章详细介绍了算法的实现细节,包括如何处理垂直线的斜率问题,以及如何优化斜率的存储以提高精度。

149. Max Points on a Line

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

Example 1:

Input: [[1,1],[2,2],[3,3]]
Output: 3
Explanation:
^
|
|        o
|     o
|  o  
+------------->
0  1  2  3  4

Example 2:

Input: [[1,1],[3,2],[5,3],[4,1],[2,3],[1,4]]
Output: 4
Explanation:
^
|
|  o
|     o        o
|        o
|  o        o
+------------------->
0  1  2  3  4  5  6

题目链接:https://leetcode.com/problems/max-points-on-a-line/

解题思路

题目思路与计算回旋镖数量那道题思路一样,关键在于查找表中储存什么。本题储存的是同一个点与其他所有各点的斜率情况统计。

时间复杂度:O(n^2)

空间复杂度:O(n)

几个写代码中的要点:

1.不要忘记垂直的线无法计算斜率。

2.相同点也计数。

3.记录精度有2种方法:

1)直接计算dy/dx:快,但有精度问题。

2)dy和dx除去最大公约数之后记录为分数的字符串:慢,但能储存任何精度。

class Solution {
public:
    int maxPoints(vector<vector<int>>& points) {
        int res=0;
        for(int i=0;i<points.size();++i){
            unordered_map<string,int> record;
            int strait = 0;
            int same=0;
            for(int j=0;j<points.size();++j){
                if(i==j)continue;
                if((points[i][0]==points[j][0])&&(points[i][1]==points[j][1])) same++;
                else if((points[i][0]==points[j][0])&&(points[i][1]!=points[j][1])) strait++;
                else{
                    int dy = points[i][1]-points[j][1];
                    int dx = points[i][0]-points[j][0];
                    int gcd = generateGCD(dx, dy);
                    dx /= gcd;
                    dy /= gcd;
                    string tmp = to_string(dy)+"/"+to_string(dx);
                    record[tmp]++;
                }
            }
            for(auto iter=record.begin();iter!=record.end();++iter){
                res = max(res,iter->second+same+1);
            }
            res = max(res, strait+same+1);
        }
        return res;
    }
    int generateGCD(int a, int b){
        if (b == 0){
            return a;
        } else {
            return generateGCD(b, a % b);
        }
    }
};

 

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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