幂和、多边形数

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一,幂和

二,多边形数

三,OJ实战

51Nod 2172 ProjectEuler 6


一,幂和

幂和F_k(n)=\sum _{i=1}^n i^k

其中最常见的是F_1(n)=\sum _{i=1}^n i=\frac{n(n+1)}{2},   F_2(n)=\sum _{i=1}^n i^2=\frac{n(n+1)(2n+1)}{6}

那么,有没有求取高阶幂和的通用方法呢?

通用方法有很多,这里介绍高中数学常用的数列技巧的方法:

x(x+1)(x+2)...(x+k-1)=\frac{x(x+1)...(x+k)-(x-1)x...(x+k-1)}{k+1}

两边累积求和得到 \sum_{i=1}^ni(i+1)...(i+k-1)=\frac{n(n+1)...(n+k)}{k+1}

如k=3,\sum_{i=1}^ni(i+1)(i+2)=\frac{n(n+1)(n+2)(n+3)}{4}

F_3(n)+3F_2(n)+2F_1(n)=\frac{n(n+1)(n+2)(n+3)}{4}

所以F_3(n)=\frac{n(n+1)(n+2)(n+3)}{4}-3*\frac{n(n+1)(2n+1)}{6}-2*\frac{n(n+1)}{2}=\frac{n^2(n+1)^2}{4}

二,多边形数

三角形数S_3(n)=\frac{n(n+1)}{2}

四边形数S_4(n)=n^2

五边形数S_5(n)=\frac{3n^2-n}{2}

六边形数S_6(n)=2n^2-n

一般的,S_k(n)=(k-2)\frac{n(n-1)}{2}+n

不难发现,S_3(2n-1)=S_6(n) 即六边形数都是三角形数

三,OJ实战

51Nod 2172 ProjectEuler 6

前10个正整数的平方和是
 1^2+2^2+⋯+10^2=385

前10个正整数和的平方是
 (1+2+⋯+10)^2=3025

和的平方减去平方和是3025 - 385 = 2640。

输入n,求前n个正整数和的平方 减去 平方和。

Input

输入第一行组数T, 接下来T行,每行一个整数n。 (1 <= T <= 100) (1 <= n <= 300)

Output

对于每组数据,输出一个数,表示和的平方减去平方和。

Sample Input

3
3
10
100

Sample Output

22
2640
25164150
#include<iostream>
using namespace std;

int main()
{
    long long t,n;
    cin>>t;
    while(t--){
        cin>>n;
        cout<<n*(3*n+2)*(n*n-1)/12<<endl;
    }
    return 0;
}

<think>我们首先需要理解用户的问题:扩散圆法如何用于生成泰森多边形。 泰森多边形(Voronoi图)是一种空间分割方法,由一组连接相邻点直线的垂直平分线构成的多边形。扩散圆法(Circle Packing)是一种通过圆的不重叠排列来生成图案的方法,有时也用于生成Voronoi图。 根据问题,扩散圆法生成泰森多边形可能指的是通过放置一系列相切的圆(即扩散圆),然后利用这些圆的圆心半径信息来构建Voronoi图。实际上,在圆紧密排列的情况下,每个圆心的Voronoi单元(泰森多边形)可以看作是所有到该圆心距离小于到其他圆心距离的点的集合。 然而,标准的Voronoi图是由点集生成的,而扩散圆法通常用于生成圆的位置(圆心)大小(半径)。因此,生成泰森多边形通常直接使用点集,但扩散圆法可以提供这些点集(圆心)以及可能的影响区域(半径)。 具体步骤可能是: 1. 使用扩散圆法生成一组圆,这些圆可能相切但不重叠,覆盖一定的区域。 2. 提取这些圆的圆心作为生成Voronoi图的点集。 3. 对点集进行Delaunay三角剖分,然后通过构建三角网的对偶图来得到Voronoi图(泰森多边形)。 另一种方法是直接利用圆的半径信息来构建加权的Voronoi图(如图),其中权重与半径相关。但问题中未明确是加权情况,因此我们考虑一般情况。 因此,扩散圆法在这里主要是提供生成Voronoi图所需的点集(圆心),而泰森多边形的生成则基于这些点集。 为了准确回答,我们需要搜索扩散圆法在泰森多边形生成中的具体应用,看是否有特殊的方法。 搜索关键词:扩散圆法 泰森多边形 "circle packing voronoi" 根据搜索结果,扩散圆法(Circle Packing)与泰森多边形(Voronoi图)的关系主要体现在: - 在圆紧密排列(如六边形排列)时,每个圆的圆心就是Voronoi图的生成点,而Voronoi图的边恰好是圆心连线的垂直平分线。 - 此外,还有一种方法是通过圆的增长(类似于扩散)来生成Voronoi图,即每个点以一个相同的速度向外扩散(形成圆),当两个圆相遇时,在相遇处形成边界,这些边界就是Voronoi图的边。这种方法称为“圆增长法”或“膨胀法”,与扩散圆法有关。 因此,扩散圆法生成泰森多边形可能有两种解释: 解释1:使用扩散圆法生成一组圆的圆心,然后基于这些圆心生成标准的Voronoi图(泰森多边形)。 解释2:模拟圆同时从每个点向外扩散(半径以相同速度增长),当圆相遇时形成边界,这些边界自然形成Voronoi图。 第二种方法实际上就是Voronoi图的一种生成算法,称为“波前法”或“膨胀法”。 下面我们按照第二种解释来详细说明步骤(因为问题中“扩散圆法”可能指的就是这种动态增长的过程): 步骤: 1. 在平面上放置一组点(称为生成点)。 2. 每个生成点同时开始以相同的速度向外扩散(形成不断扩大的圆)。 3. 当两个圆相遇时,相遇点(即两个圆的交点)构成Voronoi边的一部分。 4. 随着扩散的进行,多个圆相遇的交点将形成Voronoi顶点。 5. 最终,当整个平面被覆盖时,就形成了Voronoi图。 这种方法在计算几何中可以通过事件驱动模拟来实现。每个事件是圆的相遇(两个圆相遇,或者三个圆相遇形成顶点)。 然而,这种模拟方法在实现上比较复杂,通常用于理论理解,实际生成Voronoi图更常用的是分治法、增量法等。 因此,回答将围绕第二种解释(动态扩散)进行,同时说明第一种解释(使用扩散圆法生成点集)也是可行的。 由于问题要求生成详细且清晰的回答,我们将分步骤说明动态扩散的过程,并给出相关代码示例(如果需要的话)。但请注意,动态扩散方法在编程实现时较为复杂,我们可能只给出伪代码或简要描述。 同时,根据要求,我们避免使用第一人称步骤词汇(如首先、然后),而是用换行分隔多个方法或步骤。 由于问题中没有明确要求代码,但为了实用性,我们可以考虑给出一个简单的实现思路,或者说明有现成的库(如scipy)可以生成Voronoi图。 整合回答: 扩散圆法生成泰森多边形(Voronoi图)的一种方式是通过模拟圆从每个生成点同时向外扩散的过程。具体步骤如下: 1. 初始化:在平面上给定一组生成点(种子点),每个点代表一个扩散圆的圆心。 2. 扩散过程:每个圆以相同的速度向外扩散(即半径随时间线性增加)。 3. 边界形成:当两个圆相遇(即相交)时,它们的交点构成Voronoi边的一部分。当三个圆同时相遇于一点时,该点成为Voronoi顶点。 4. 最终结果:当所有扩散圆覆盖整个平面且无法继续扩散时,形成的边界网络即为泰森多边形(Voronoi图)。 这种方法的学基础是:在任意时刻,两个生成点$i$$j$的圆相遇的轨迹是它们连线的垂直平分线。这是因为相遇点满足到两个生成点的距离相等(等于当前扩散半径,由于速度相同,所以半径相同)。因此,最终形成的边界就是所有生成点两两之间垂直平分线的有效部分(即最近的部分)。 然而,实际计算中通常采用更高效的算法(如Fortune算法)来生成Voronoi图。动态扩散法虽然直观,但计算复杂度高,通常用于教学理解。 另一种应用扩散圆法的方式是:首先通过扩散圆法(Circle Packing)生成一组圆的排列(如六边形紧密排列),然后提取这些圆的圆心作为生成点,再使用标准Voronoi图生成算法(如使用scipy库)得到泰森多边形。 使用Python的scipy库生成Voronoi图的示例代码: ```python from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_vertices import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成一组随机点(这里作为示例,实际中可以用扩散圆法生成的点) points = np.random.rand(50, 2) # 50个二维点 # 计算Voronoi图 vor = Voronoi(points) # 绘制Voronoi图 voronoi_plot_vertices(vor) plt.show() ``` 注意:上述代码使用随机点,实际应用中,扩散圆法生成的点集可以替换这里的随机点。 总结:扩散圆法在泰森多边形生成中的应用主要有两种形式:一是作为生成点集的方法,然后利用标准算法构建Voronoi图;二是通过模拟圆扩散过程直接生成Voronoi图(动态方法)。后者在计算上较为复杂,但概念直观。 最后,按照要求生成相关问题。 §§相关问题§§: 1. 扩散圆法生成的点集与随机点集生成的泰森多边形有何不同? 2. 如何通过编程实现动态扩散法生成Voronoi图? 3. 加权Voronoi图(如图)与扩散圆法有什么关系?</think>### 扩散圆法生成泰森多边形(Voronoi图)的原理与应用 扩散圆法(也称圆增长法)是生成泰森多边形的一种直观算法,其核心思想是通过模拟从生成点向外扩散的圆相交形成边界。具体过程如下: 1. **初始化生成点** 在平面上定义一组生成点(种子点)$S = \{p_1, p_2, ..., p_n\}$,每个点 $p_i$ 同时开始以恒定速度向外扩散,形成半径 $r_i(t) = v \cdot t$ 的圆($v$ 为扩散速度,$t$ 为时间)。 2. **圆相交形成边界** 当两个扩散圆首次相遇时(即 $dist(p_i, p_j) = r_i(t) + r_j(t)$),接触点构成泰森多边形的边。该边是两点连线的垂直平分线的一部分,满足方程: $$ \| \mathbf{x} - \mathbf{p_i} \| = \| \mathbf{x} - \mathbf{p_j} \| $$ 其中 $\mathbf{x}$ 为边界点坐标。 3. **顶点生成与区域闭合** 三个扩散圆交汇处形成泰森多边形的顶点(Voronoi顶点)。顶点坐标可通过解方程组计算: $$ \begin{cases} \| \mathbf{x} - \mathbf{p_i} \| = \| \mathbf{x} - \mathbf{p_j} \| \\ \| \mathbf{x} - \mathbf{p_j} \| = \| \mathbf{x} - \mathbf{p_k} \| \end{cases} $$ 4. **算法终止** 当所有扩散圆覆盖整个平面,且相邻区域的边界完全闭合时,形成完整的泰森多边形分割。 --- ### 实际应用与优化 - **地理信息系统(GIS)**:用于划分服务区域(如基站覆盖范围)。 - **计算机图形学**:生成自然纹理(如蜥蜴皮肤、晶体结构)。 - **加权变体**:通过调整扩散速度 $v_i$(如 $v_i \propto w_i$),可生成加权泰森多边形(Power Diagram)。 ```python # Python 示例:利用扩散圆法思想生成Voronoi图(简化版) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.spatial import Voronoi # 1. 生成随机点(扩散圆心) points = np.random.rand(50, 2) # 2. 计算Voronoi图(模拟扩散圆边界) vor = Voronoi(points) # 3. 可视化 fig = voronoi_plot_2d(vor, show_vertices=False) plt.plot(points[:,0], points[:,1], 'ko') # 标记生成点 plt.title("泰森多边形生成结果") plt.show() ``` --- ### 算法特点 - **优点**:物理意义直观,适合并行计算。 - **缺点**:计算复杂度高($O(n^3)$),实际中常采用Fortune算法($O(n \log n)$)替代。 - **关键约束**:生成点需满足**一般位置条件**(无四点共圆),避免退化多边形
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