uva 11186 - Circum Triangle

本文介绍了一种算法,用于计算在给定半径和点数的圆上形成的三角形面积之和。算法通过枚举每条边并使用三角函数计算面积。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题意:在一个圆上有 n (n<=500)个点。不难证明,其中任意3个点都不共线,因此都可以组成一个三角形。求这些三角形的面积之和。

提示:枚举每一条边。

#include<iostream>
#include<iomanip>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#define pi (2.0*asin(1.0))

using namespace std;

int main()
{
    int i,j,n;
    double s,r,rad[505];
    while(cin>>n>>r && n+r)
    {
        s=0;
        for(i=0;i<n;i++)
        {
            cin>>rad[i];
            rad[i]*=pi/180;
        }
        sort(rad,rad+n);
        for(i=0;i<n-1;i++)
        {
            for(j=i+1;j<n;j++)
            {
                s+=(n+2*i-2*j)*sin(rad[j]-rad[i]);
            }
        }
        s*=r*r/2;
        cout<<fixed<<setprecision(0)<<s<<endl;
    }
    return 0;
}


<think>我们正在讨论Alpha Shape算法。Alpha Shape算法是一种用于从点云数据中提取边界形状的算法。它通过定义一个参数α来控制边界的紧密度,可以生成从凸包到非凸边界的各种形状。 ### 算法原理 Alpha Shape算法的核心思想是:对于一个给定的点集$S$和一个非负实数$\alpha$,我们考虑以每个点为圆心、$\alpha$为半径的圆。然后,我们检查点集中任意两点$p_i$和$p_j$,如果存在一个半径为$\alpha$的圆(不包含点集中的其他点)使得这两点位于该圆的圆周上,则我们在这两点之间连接一条边。所有这些边构成的图形就是点集$S$的$\alpha$形状。 更形式化地,两点$p_i$和$p_j$之间有一条边当且仅当存在一个半径为$\alpha$的开圆,使得该圆包含点集$S$中没有任何其他点,并且$p_i$和$p_j$位于它的边界上。 ### 实现步骤 1. **三角剖分**:首先对点集进行Delaunay三角剖分,得到所有可能的三角形。 2. **筛选边**:对于Delaunay三角剖分中的每一条边,检查是否存在一个半径为$\alpha$的圆,使得该边是Delaunay边(即存在一个圆经过该边的两个端点,且不包含其他点)。如果存在这样的圆,并且该圆的半径小于等于$\alpha$(实际上,我们通常检查该边的“空圆”半径是否小于等于$\alpha$),则保留这条边。 3. **构建形状**:所有满足条件的边构成的图形就是$\alpha$形状。 注意:实际上,我们通常通过检查Delaunay三角剖分中的每个三角形来得到边。对于每个三角形,我们可以计算其外接圆半径。如果外接圆半径小于等于$\alpha$,则这个三角形的三条边都是候选边。但是,一条边可能被多个三角形共享,因此我们还需要确保该边满足空圆性质(即外接圆内不包含其他点),这是Delaunay三角剖分所保证的。 ### 参数选择 - 当$\alpha$趋近于0时,$\alpha$形状就是点集本身。 - 当$\alpha$足够大时,$\alpha$形状就是点集的凸包。 因此,选择合适的$\alpha$值非常重要。通常,我们可以通过尝试不同的$\alpha$值,或者根据应用需求(如希望得到的边界细节程度)来确定。 ### 代码示例 以下是一个使用Python的`scipy.spatial`和`matplotlib`库实现Alpha Shape算法的简单示例: ```python import numpy as np from scipy.spatial import Delaunay import matplotlib.pyplot as plt def alpha_shape(points, alpha): """ 计算点集的alpha形状 :param points: 点集,numpy数组,形状为(n,2) :param alpha: alpha参数 :return: 构成alpha形状的边集合 """ tri = Delaunay(points) edges = set() # 遍历每个三角形 for ia, ib, ic in tri.simplices: pa, pb, pc = points[ia], points[ib], points[ic] # 计算三角形外接圆半径 a = np.linalg.norm(pb - pc) b = np.linalg.norm(pa - pc) c = np.linalg.norm(pa - pb) s = (a + b + c) / 2.0 area = np.sqrt(s*(s-a)*(s-b)*(s-c)) circum_r = a * b * c / (4.0 * area) if area != 0 else float('inf') # 如果外接圆半径小于alpha,则添加三角形的三条边 if circum_r < alpha: edges.add((ia, ib)) edges.add((ib, ic)) edges.add((ic, ia)) return edges # 生成随机点 np.random.seed(42) points = np.random.rand(30, 2) # 计算alpha形状 edges = alpha_shape(points, alpha=0.2) # 绘制点 plt.scatter(points[:,0], points[:,1], color='red') # 绘制边 for i, j in edges: plt.plot([points[i,0], points[j,0]], [points[i,1], points[j,1]], 'b-') plt.title('Alpha Shape') plt.show() ``` 注意:上述代码是一个简化版本,它假设每个三角形只要外接圆半径小于alpha,其三条边就属于alpha形状。但实际上,一条边可能属于多个三角形,而我们只关心它是否至少在一个满足条件的三角形中。因此,这个简化版本在大多数情况下是可行的,但更精确的实现可能需要考虑每条边的最小外接圆(即最小半径的空圆)。 ### 应用场景 Alpha Shape算法广泛应用于: 1. **点云处理**:从激光扫描或三维重建得到的点云中提取边界。 2. **地理信息系统**:从离散的地理位置点生成区域边界。 3. **计算机图形学**:用于形状重建和轮廓提取。 4. **生物信息学**:例如,在蛋白质结构中确定分子表面。 ### 优缺点 - **优点**:能够生成非凸边界,参数可调以控制细节程度。 - **缺点**:参数$\alpha$的选择需要经验,对于不同密度的点云可能需要不同的$\alpha$值。 ### 扩展 对于三维点云,Alpha Shape算法同样适用,但计算复杂度更高,且需要处理四面体剖分。 §§相关问题§§ 1. 如何自动选择Alpha Shape算法中的$\alpha$参数? 2. Alpha Shape算法与凸包算法有什么区别和联系? 3. 在三维点云中如何应用Alpha Shape算法? 4. Alpha Shape算法的时间复杂度是多少?</think>### Alpha Shape算法在计算几何与点云处理中的应用 Alpha Shape算法是一种用于从点云数据中提取边界形状的几何建模方法,通过参数$\alpha$控制边界紧密度,可生成从凸包到非凸边界的各种形状。 #### 算法原理 1. **基础概念** 给定点集$S \subset \mathbb{R}^2$和参数$\alpha > 0$,定义$\alpha$-ball为半径为$1/\alpha$的圆(三维中为球)。当$\alpha$-ball在点集$S$上滚动时,其边界接触的点构成$\alpha$-shape边界[^1]。 2. **数学定义** - 两点$p_i, p_j \in S$形成边当且仅当存在开球$B$满足: $$ \begin{cases} B \cap S = \emptyset \\ \partial B \cap S = \{p_i, p_j\} \\ \text{radius}(B) \leq 1/\alpha \end{cases} $$ - $\alpha$值决定边界细节: - $\alpha \to 0$:生成凸包 - $\alpha \to \infty$:得到离散点集 - 中间值:捕获非凸特征 #### 实现步骤 1. **Delaunay三角剖分** 对点集进行三角剖分,生成三角形集合$\mathcal{T}$(三维为四面体)。 2. **筛选$\alpha$-边** 对每个三角形$t \in \mathcal{T}$: ```python if circumradius(t) < 1/alpha: # 外接圆半径小于阈值 add_edges(t) # 添加三角形的边到结果集 ``` 3. **边界提取** 连接所有满足条件的边形成封闭多边形。 #### 关键应用场景 1. **点云边界提取** - 激光雷达扫描数据处理 - 建筑物轮廓重建(如图示) ```python # Python示例 (使用scipy) from scipy.spatial import Delaunay def alpha_shape(points, alpha): tri = Delaunay(points) edges = set() for ia, ib, ic in tri.simplices: pa, pb, pc = points[[ia, ib, ic]] circum_r = circumradius(pa, pb, pc) # 计算外接圆半径 if circum_r < 1/alpha: edges.add((ia, ib)); edges.add((ib, ic)); edges.add((ic, ia)) return edges ``` 2. **医学图像处理** - CT/MRI切片中器官轮廓提取 - 蛋白质分子表面重建[^2] 3. **地理信息系统** - 从离散高程点生成地形等高线 - 湖泊/森林边界数字化 4. **三维重建** - 逆向工程中的曲面重建 - 点云孔洞检测($\alpha$值过大时边界断裂) #### 参数选择策略 | $\alpha$值 | 效果 | 适用场景 | |------------|------|---------| | $0.5R_{\text{avg}}$ | 紧密贴合 | 高精度建模 | | $R_{\text{avg}}$ | 平滑边界 | 噪声点云 | | $2R_{\text{avg}}$ | 凸包近似 | 快速预览 | 其中$R_{\text{avg}}$为点平均间距,可通过最近邻距离计算。 #### 性能优化 1. **加速计算** - 使用KD-tree加速邻近搜索 - 并行处理三角剖分 2. **噪声处理** - 前置滤波:半径离群点移除 - 后置处理:Douglas-Peucker简化 3. **自适应$\alpha$** 局部密度估计: $$ \alpha(x) = \frac{1}{k}\sum_{i=1}^k \|x - \text{NN}_i(x)\| $$ #### 与其他算法对比 | 算法 | 优势 | 劣势 | |------|------|------| | **凸包** | 计算快 | 丢失凹特征 | | **滚动球法** | 物理直观 | 参数敏感 | | **Alpha Shape** | 参数可控 | 计算复杂度高 | > 图示:不同$\alpha$值下的边界效果(左:$\alpha=0.1$,中:$\alpha=0.5$,右:$\alpha=2.0$)
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