poj 1256 Pick定理

本文探讨了求解多边形内部、边上点数及面积的方法,利用GCD、Pick公式和向量叉积等知识点,通过实例代码实现算法。

题目意思: 求在这个多边形内部的格点,边上的格点, 还有多边形面积。

这里有这样几条定理:

解题思路:
这个题用了很多知识点:

1、以格子点为顶点的线段,覆盖的点的个数为GCD(dx,dy),其中,dxdy分别为线段横向占的点数和纵向占的点数。如果dx或dy为0,则覆盖的点数为dy或dx。
2、Pick公式:平面上以格子点为顶点的简单多边形的面积=边上的点数/2+内部的点数+1。

3、任意一个多边形的面积等于按顺序求相邻两个点与原点组成的向量的叉积之和。(转)


知道了这个的话。。。


#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <cstring>
#include <vector>
using namespace std;
int T;
int n,m;
pair<int, int> p[200];

int f(pair<int, int> a, pair<int, int> b){
    return a.first * b.second - a.second *b.first;
}
int main(){
    cin>>T;
    int icase = 0;
    while(T--){
        int a = 0;
        cin>>n;
        p[0].first = 0;p[1].second = 0;
        int tmp = 0;
        for(int i=1; i<=n; i++){
            scanf("%d %d", &p[i].first, &p[i].second);
            int t = __gcd(p[i].first, p[i].second);
            if(t < 0) t = -t;
            tmp += t;
            p[i].first += p[i-1].first;
            p[i].second += p[i-1].second;
            a += f(p[i], p[i-1]); 
        }
        printf("Scenario #%d:\n", ++icase);
        if(a < 0) a = -a;
        printf("%d %d %.1f\n\n", (a-tmp+2)/2, tmp, 0.5*a);
    }
    return 0;
}


### 关于POJ 1256 的枚举算法解题思路 对于 POJ 1256 问题,其核心在于通过枚举的方式找到满足条件的解。由于该问题并未直接提及具体细节,因此可以借鉴类似的枚举策略来解决问题。 #### 枚举算法的核心思想 枚举是一种简单而有效的方法,适用于状态空间较小或者可以通过优化减少复杂度的情况。它通过对所有可能的状态逐一验证,从而找出符合条件的结果[^3]。 #### 解题思路分析 针对 POJ 1256 的需求,假设问题是关于某种组合或排列的选择,则可采用如下方式实现: 1. **定义状态集合**:明确需要枚举的对象及其范围。 2. **约束条件过滤**:在每次枚举过程中加入必要的判断逻辑,提前排除不可能成立的状态。 3. **结果收集与输出**:当某个状态完全匹配给定条件时,记录并返回结果。 以下是基于上述原则的一个通用框架示例代码(Python 实现),用于展示如何构建一个简单的枚举过程: ```python def solve_poj_1256(input_data): result = [] # 定义枚举边界 limit = max(input_data) if input_data else 0 # 开始逐项尝试 for i in range(1, limit + 1): flag = True # 添加自定义校验逻辑 for value in input_data: if not check_condition(i, value): # 自定义函数check_condition需另行定义 flag = False break if flag: result.append(i) return result # 示例辅助函数 (实际应用中应替换为特定业务逻辑) def check_condition(x, y): return x % y == 0 or y % x == 0 # 测试调用 if __name__ == "__main__": sample_input = [2, 3, 5] output = solve_poj_1256(sample_input) print(output) ``` 此脚本仅作为模板提供灵感,在真实场景下还需依据题目描述调整具体的 `input_data` 结构以及内部判定机制。 #### 进一步优化建议 尽管纯枚举能够覆盖大部分基础情形,但对于规模较大的输入可能会显得效率低下。此时引入剪枝技术便成为提升性能的关键手段之一[^4]。例如可以在循环体内尽早识别那些注定无法达成目标的情形,并立即终止当前分支探索路径。 --- ###
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