任意多边形周长的求取

本文介绍了一种简化方法来计算在矩形区域内随机涂色形成的多边形周长,通过图论知识和算法优化,避免了传统切割法的复杂性,特别适用于解决涉及内点的情况。

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问题提出:

在一个矩形方格中,随机地涂表格,求所涂多边形的周长。


        我们如果去求图中所有黑点所组成的多边形的周长呢?小学我们就学过切割法。对于凸边形来说,其周长可以等价于一个大矩形的周长。如下图所示

====》

即周长为4*5=20

        但对于凹多边形来说,这就不对了,对于这个凹字就可以看出2*(4+5)!=18。那么应该怎么求呢?对于普通程序员来说,最熟悉的是遍历了,但我可以说的是,有更简单的方法。

        我们来分析下,每个小方块矩形有4条边,但相邻的方块会有重复的边。如果我们把重复的边减掉,不就可以得到其周长了吗。先举个例子。对于两个小方块来说,重合的边为2,故其周长为2*4-2=2*(1+2)=6。其实认真想想也很容易想明白的。好了,那我们怎么求重合的边数呢?如果我们把每个小方块黑点当成一个个的点,然后相邻的黑点连成线,那就是我们所说的图了。所重合的边数,就是这个图边数的两倍,即2e(e为此图边的个数)


        根据图论的知识,所有点的度之和为边数的2倍,。设黑点数为n,则周长为。我们来上图中的周长:4*12-(1+3+2+3+4+3+2+2+4+3+2+1)=48-30=18。

        以上方法所计算的结果是包含内点的,如第一幅图中右下角有一个内点,即白点周边全是黑的。如果不想包括内点,那么可以先进行对内点处理,全变成黑点,然后再处理。对于第一幅图,如果计算内点的话,即:4*25-(1+2+3+2+2+1+3+2+2+1+1+1+3+3+1+2+3+2+2+3+2+1+1+2+2)=100-48=52。而根据切割法原理,我们可以得到周长为2*(2+4)+2(3+4)-2+2(3+4)+2(4+2)+2=12+14+14+12=52。

代码为:

int perimeter(int **d,int n)
{
//	Print(d,n);
	int director[4][2]={{1,0},{0,-1},{-1,0},{0,1}};//方位,右-上-左-下
	///////////////////////预处理/////////////////////////////////
	//将内点赋1
	bool isOne=true;
	for(int i=1;i<n-1;i++){
		for(int j=1;j<n-1;j++){
			if(d[i][j]==0){
				isOne=true;
				for(int k=0;k<4;k++){
					if(d[i+director[k][0]][j+director[k][1]]!=1){//如果有一个方位不为1,则此点不符合条件
						isOne=false;
						break;
					}
				}
				if(isOne)
					d[i][j]=1;
			}
		}
	}
	int Onecount=0,
		degree=0;
	for(int i=1;i<n-1;i++){
		for(int j=1;j<n-1;j++){
			if(d[i][j]==1){
				Onecount++;//记录值为1的点数
				for(int k=0;k<4;k++){
					if(d[i+director[k][0]][j+director[k][1]]==1)//记录四个方位值为1的点数
						degree++;
				}
			}
		}
	}
	return 4*Onecount-degree;//返回周长
}



<think>嗯,用户想知道如何计算凸多边形的最大周长。首先,我需要回顾一下凸多边形的基本性质。凸多边形的每个内角都小于180度,而且任意两点连成的线段都在多边形内部或边上。这一点很重要,因为凸多边形的结构相对规则,可能简化计算。 题目里提到的最大周长,应该是在给定顶点的情况下,如何找到这些顶点排列后的最大周长。不过,凸多边形本身已经是顶点按逆时针或顺时针排列的,所以可能需要确认用户的问题是否需要调整顶点顺序来获得更大的周长,还是说在固定顶点顺序的情况下计算周长。但根据常识,凸多边形周长是各边长的总和,顶点顺序已经确定,所以周长是唯一的,不会有不同的排列方式导致不同的周长。这时候可能存在理解上的问题,用户是不是想问如何从一组点中构造出凸多边形,使得周长最大?比如,给出一组点,求这些点的凸包,然后计算凸包的周长,这时候周长可能就是最大的可能周长?或者用户可能混淆了问题,需要进一步明确。 但根据用户的问题描述,直接提到“计算凸多边形的最大周长”,而给出的参考引用中有关于如何计算凸多边形周长的方法。例如引用[3]中的MATLAB代码,通过依次计算各边长度之和得到周长。这说明常规的凸多边形周长计算就是各边相加,所以用户的问题可能是在某种特定条件下的最大周长,比如当顶点可以调整时?或者是否存在某种算法优化? 或者,用户可能误解了问题,实际上凸多边形周长是固定的,由顶点坐标决定。那么,用户可能真正想问的是如何计算给定顶点坐标的凸多边形周长,这属于常规计算。这时候,正确的做法就是按照顶点顺序依次计算每边的长度,然后求和。例如,在引用[3]中的代码,遍历每个相邻顶点,计算它们之间的距离并累加,最后再加上首尾顶点之间的距离(如果是闭合多边形的话?不过通常凸多边形的顶点序列已经是闭合的,即最后一个点与第一个点相连,所以在代码中可能已经处理了这一点)。例如,代码中的循环是从i=1到length(x)-1,计算相邻顶点的距离,然后在循环外补充最后一条边,即最后一个顶点到第一个顶点的距离。例如,假设顶点数组是x和y,每个顶点按顺序排列,那么边是顶点1到顶点2,顶点2到顶点3,…,顶点n到顶点1。所以代码中的处理是正确的。 所以,用户的问题可能表述有误,或者需要确认:如果给定的是一个凸多边形的顶点坐标,那么它的周长是唯一确定的,无法改变,因此不存在“最大”的问题。那么,用户的问题可能实际是要在给定一组点的情况下,构造一个凸多边形,使得其周长最大。例如,在所有可能的凸多边形中,由这些点组成的凸包可能有最大周长?或者可能用户的问题是在某些约束条件下寻找凸多边形,使其周长最大? 比如,是否存在这样的问题:给定一组点,求由这些点组成的凸多边形中的周长最大的那个?这种情况下,最大周长的凸多边形可能就是这个点集的凸包,因为凸包会包含所有顶点,而其他凸多边形可能由部分点组成,周长会更小。或者,可能不是,因为凸包的边可能较长,但需要具体分析。 但根据用户的问题描述,原问题直接问如何计算凸多边形的最大周长,可能用户是误解,实际需要的是如何计算给定顶点的凸多边形周长。这时候,正确的步骤应该是: 1. 确认输入的顶点序列是否构成凸多边形。如果顶点顺序正确且确实是凸的,则可以继续计算。 2. 按照顶点顺序依次计算相邻顶点之间的距离。 3. 将最后一个顶点与第一个顶点连接,计算该边的长度。 4. 所有边长相加即为周长。 例如,在引用[3]中的MATLAB代码,确实是这样实现的。循环计算每个相邻顶点的距离,然后加上最后一条边。例如,代码中的循环处理i从1到n-1,计算每对顶点i和i+1的距离,然后循环外处理顶点n和顶点1的距离,并累加到总周长C中。所以对于凸多边形来说,周长计算方法是明确的。 但是用户的问题是“计算凸多边形的最大周长”,这里可能需要澄清。假设用户的意思是,在给定点集的情况下,找出由这些点组成的凸多边形(比如凸包)的周长,这时候最大周长可能就是这个凸包的周长。或者,是否存在不同的凸多边形配置,导致不同的周长?例如,当顶点可以重新排列时,不同的排列可能形成不同的凸多边形,从而导致不同的周长。但根据凸多边形的定义,顶点必须按照顺序排列,且不能有凹陷。但如果是给定顶点集合,求所有可能的凸多边形排列中的最大周长,那么这可能是一个组合优化问题,复杂度很高。 但通常情况下,用户可能的问题应该是如何计算一个给定的凸多边形周长,因此可能问题中的“最大”是多余的,或者用户可能存在误解。此时,正确的回答应该是解释如何计算凸多边形周长,即依次计算各边的长度之和。例如,根据引用[3]中的代码周长C的计算方式就是各边之和,包括首尾相连的边。 或者,可能存在另一种情况:当用户给定一些边或者顶点可能变化的情况下,如何找到周长最大的凸多边形。例如,在给定的约束条件下,比如顶点可以在某个区域内移动,求最大周长。但此时问题需要更具体的条件,而用户的问题中并没有提到这些。 综上所述,用户的问题可能表述存在歧义。根据引用中的资料,特别是引用[3]中的代码,计算凸多边形周长的方法是正确的。所以,可能用户的问题中的“最大周长”实际上是常规周长计算,而用户可能误用了“最大”一词。或者,用户可能是在其他上下文中,比如在多个可能的凸多边形中选择周长最大的一个,例如,给定点集,凸包的周长可能最大。因此,在这种情况下,算法步骤可能为: 1. 计算点集的凸包,获得顶点按顺时针或逆时针顺序排列。 2. 计算凸包的周长,即各边长度之和。 例如,如果用户有一组点,想要找到由这些点构成的最大周长的凸多边形,那么凸包就是答案,因为凸包是包含所有点的最小凸集,其周长可能是最大的,因为包含最外围的点,边可能更长。 例如,假设有一组点,如果生成凸包,则周长可能比任何其他由这些点构成的凸多边形周长更大。但需要验证这一点是否正确。例如,可能存在一些情况,某些点的组合虽然形成较小的凸多边形,但由于边的排列,总周长反而更大?例如,假设点集中有四个点,形成一个矩形和一个菱形。凸包可能包括所有四个点,形成一个较大的矩形,周长可能更大。或者,如果其中三个点构成一个三角形,而第四个点在内部,此时凸包是三角形,周长可能比由三个点形成的其他凸多边形更大。不过,这可能取决于具体点的位置。 但一般来说,凸包会将最外围的点连接起来,因此其周长可能比其他由部分点构成的凸多边形周长更大。因此,在这种情况下,寻找最大周长的凸多边形可能等同于计算点集的凸包,并计算其周长。 因此,用户的可能需求是:给定一组点,求这些点组成的凸多边形中的最大周长,此时算法步骤应为: 1. 计算点集的凸包,得到顶点序列。 2. 按照顶点顺序计算各边长度之和,得到周长。 所以,回答应包含这两个步骤,并给出具体的算法实现,例如,先求凸包,再计算周长。此时,如何实现凸包算法(如Graham扫描、Andrew算法等)以及如何计算周长。 例如,在Python中,可以使用凸包算法,然后计算各边长度之和。例如,代码可能如下: 首先,实现凸包的生成,例如使用Andrew算法: def convex_hull(points): points = sorted(points) lower = [] for p in points: while len(lower) >= 2 and cross(lower[-2], lower[-1], p) <=0: lower.pop() lower.append(p) upper = [] for p in reversed(points): while len(upper) >=2 and cross(upper[-2], upper[-1], p) <=0: upper.pop() upper.append(p) return lower[:-1] + upper[:-1] 其中cross函数计算叉积: def cross(o, a, b): return (a[0]-o[0])*(b[1]-o[1]) - (a[1]-o[1])*(b[0]-o[0]) 然后,计算周长: def polygon_perimeter(vertices): perimeter = 0.0 n = len(vertices) for i in range(n): x1, y1 = vertices[i] x2, y2 = vertices[(i+1)%n] perimeter += ((x2-x1)**2 + (y2-y1)**2)**0.5 return perimeter 因此,整体步骤是:先求凸包,再计算其周长,即得到最大周长的凸多边形。 不过,需要验证是否凸包的周长确实是最大的。例如,假设存在两个凸多边形A和B,A是凸包,B是A的一个子集形成的凸多边形,那么A的周长可能更长。例如,凸包包含更多的点,边可能更长。比如,一个凸五边形可能比由其中四个点组成的凸四边形周长更长,但这可能不总是成立,但通常凸包包含所有外围点,因此周长可能更大。 综上,回答用户的问题需要明确两种情况:如果用户已经有一个凸多边形,那么其周长是固定的,计算方法如引用[3]所述。如果用户是给定一组点,要求找到由这些点组成的凸多边形中的最大周长,那么需要先求凸包,再计算周长。因此,在回答时可能需要涵盖这两种情况,但根据用户的问题描述,可能更倾向于后者,即如何从点集中找到最大周长的凸多边形。 根据用户的问题:“计算或寻找凸多边形的最大周长”,所以可能的思路是,当给定点集时,寻找由这些点构成的凸多边形中的周长最大者,即凸包的周长。 因此,算法步骤为: 1. 输入点集。 2. 计算这些点的凸包,得到顶点序列。 3. 计算凸包的周长,即各边长度之和。 4. 返回该周长作为最大周长。 因此,实现时需要先实现凸包算法,再计算周长。 此外,需要注意凸包顶点的顺序是否正确,以保证正确计算各边的长度。例如,在凸包算法中,顶点是按顺时针或逆时针顺序排列的,因此计算相邻顶点之间的距离是正确的。 现在,根据用户提供的参考引用,引用[3]中的代码展示了如何计算给定顶点坐标的凸多边形周长,即遍历顶点计算相邻边之和,包括首尾连接。这可能适用于已经确定顶点顺序的凸多边形。 所以,在回答用户的问题时,可能需要分两种情况: 情况一:用户已经有一个凸多边形的顶点坐标,按顺序排列。此时,直接计算各边长度之和即可得到周长,无需寻找“最大”,因为周长是唯一的。 情况二:用户有一组点,需要找出由这些点组成的凸多边形中的周长最大的那个。此时,凸包的周长即为最大,因此需要先计算凸包,再计算周长。 因此,回答中需要明确用户的情况,并给出对应的解决方案。 但根据用户的问题描述,他提到“计算或寻找凸多边形的最大周长”,所以可能属于情况二。因此,回答应包括: 1. 计算凸包的算法。 2. 计算凸包周长的方法。 并给出具体的实现示例,例如Python代码。 此外,引用中的参考资料[^3]提供了计算给定顶点凸多边形周长的方法,可以引用。 因此,回答的结构可能如下: 解释如何计算凸多边形的最大周长: - 如果是给定顶点顺序的凸多边形周长是固定的,计算方法如引用[3]。 - 如果是从点集中寻找最大周长的凸多边形,则需要计算凸包,并求其周长。 然后给出算法步骤和代码示例。 用户的问题可能存在歧义,因此需要覆盖这两种可能性。 现在,根据用户的问题,可能的正确回答应包含: 1. 如何计算给定顶点顺序的凸多边形周长(直接各边相加)。 2. 如何从点集中找到最大周长的凸多边形(计算凸包周长)。 并引用相关参考内容。 此外,用户可能需要算法实现的例子,例如Python代码。 现在,结合以上分析,整理回答。</think>### 计算凸多边形的最大周长算法实现 #### 1. 理解问题背景 凸多边形的最大周长计算分为两种情况: - **情况一**:已知顶点按顺序排列的凸多边形,直接计算其周长(各边长度之和)[^3] - **情况二**:给定一组点集,需找到由这些点构成的凸多边形周长最大的情况,此时**凸包的周长即为最大值**(凸包包含最外围的点,边更长) #### 2. 算法实现步骤 ##### 情况一:直接计算已知凸多边形周长 若顶点已按逆时针/顺时针顺序排列,直接遍历相邻顶点计算欧氏距离之和: ```python def convex_perimeter(vertices): perimeter = 0.0 n = len(vertices) for i in range(n): x1, y1 = vertices[i] x2, y2 = vertices[(i+1) % n] # 闭合处理 perimeter += ((x2 - x1)**2 + (y2 - y1)**2)**0.5 return perimeter ``` ##### 情况二:从点集中寻找最大周长(凸包周长) **步骤1:计算点集的凸包** 使用Andrew算法(基于坐标排序与叉积判断): ```python def cross(o, a, b): # 计算向量OA到OB的叉积 return (a[0] - o[0]) * (b[1] - o[1]) - (a[1] - o[1]) * (b[0] - o[0]) def convex_hull(points): points = sorted(points) # 按x升序,y升序排序 lower = [] # 下凸包 for p in points: while len(lower) >= 2 and cross(lower[-2], lower[-1], p) <= 0: lower.pop() lower.append(p) upper = [] # 上凸包 for p in reversed(points): while len(upper) >= 2 and cross(upper[-2], upper[-1], p) <= 0: upper.pop() upper.append(p) return lower[:-1] + upper[:-1] # 合并并去重 ``` **步骤2:计算凸包周长** 调用上述`convex_perimeter`函数: ```python points = [(0,0), (2,0), (1,1), (0,2)] # 示例点集 hull = convex_hull(points) # 计算凸包顶点 max_perimeter = convex_perimeter(hull) print("最大周长:", max_perimeter) ``` #### 3. 关键点说明 - **凸包的必要性**:凸包是包含所有点的最小凸集,其周长通常是最大可能的[^1] - **时间复杂度**:凸包计算为$O(n \log n)$,周长计算为$O(n)$ - **验证凸多边形**:若输入顶点不确定是否为凸多边形,需先验证(如叉积符号一致性) #### 4. 数学表达 对顶点序列$P_0, P_1, \dots, P_{n-1}$,周长为: $$ C = \sum_{i=0}^{n-1} \sqrt{(x_{i+1} - x_i)^2 + (y_{i+1} - y_i)^2} $$ 其中$P_n = P_0$(闭合边)。
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