POJ 1039 Pipe(直线和线段相交判断,求交点)

本文介绍了一种通过模拟光束在特定管道内的传播路径来确定光线能够达到的最大距离的方法。利用点与线段之间的几何关系,文章提供了一种有效算法,用于解决光线能否穿透整个管道的问题。


Pipe
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Description

The GX Light Pipeline Company started to prepare bent pipes for the new transgalactic light pipeline. During the design phase of the new pipe shape the company ran into the problem of determining how far the light can reach inside each component of the pipe. Note that the material which the pipe is made from is not transparent and not light reflecting. 

Each pipe component consists of many straight pipes connected tightly together. For the programming purposes, the company developed the description of each component as a sequence of points [x1; y1], [x2; y2], . . ., [xn; yn], where x1 < x2 < . . . xn . These are the upper points of the pipe contour. The bottom points of the pipe contour consist of points with y-coordinate decreased by 1. To each upper point [xi; yi] there is a corresponding bottom point [xi; (yi)-1] (see picture above). The company wants to find, for each pipe component, the point with maximal x-coordinate that the light will reach. The light is emitted by a segment source with endpoints [x1; (y1)-1] and [x1; y1] (endpoints are emitting light too). Assume that the light is not bent at the pipe bent points and the bent points do not stop the light beam.

Input

The input file contains several blocks each describing one pipe component. Each block starts with the number of bent points 2 <= n <= 20 on separate line. Each of the next n lines contains a pair of real values xi, yi separated by space. The last block is denoted with n = 0.

Output

The output file contains lines corresponding to blocks in input file. To each block in the input file there is one line in the output file. Each such line contains either a real value, written with precision of two decimal places, or the message Through all the pipe.. The real value is the desired maximal x-coordinate of the point where the light can reach from the source for corresponding pipe component. If this value equals to xn, then the message Through all the pipe. will appear in the output file.

Sample Input

4
0 1
2 2
4 1
6 4
6
0 1
2 -0.6
5 -4.45
7 -5.57
12 -10.8
17 -16.55
0

Sample Output

4.67
Through all the pipe.

Source


题意大致为:

有一宽度为1的折线管道,上面顶点为(xi,yi),所对应的下面顶点为(xi,yi-1),假设管道都是不透明的,不反射的,光线从左边入口处的(x1,y1),(x1,y1-1)之间射入,向四面八方传播,求解光线最远能传播到哪里(取x坐标)或者是否能穿透整个管道.

分析如下:上下顶点对于限制光线十分重要。首先:我们知道如果一条光线始终没有接触到一个顶点,那么它肯定不是最优的,可以通过平移使之接触到一个顶点,且更优化。其次,又可以推知,如果一条光线只接触到一个顶点,那么其也必定不是最优的,可以通过旋转使之接触两个顶点。且更优化。且这两个顶点必定是一个上顶点和一个下顶点。

分析到这里,思路就很明确了。 枚举任意上顶点和下顶点,构成一条直线。若该直线在x等于x0的情况下y值在down与up之间,则说明是一条”正确“的直线。那么接下来就是判断每段管道的上下层是否与该直线相交,直到规范相交为止,然后求出交点横坐标。最后求出每条正确直线的交点横坐标的最大值,即为题意要求的值。

代码:代码转自kuangbin巨巨

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
#include <queue>
#include <map>
#include <vector>
#include <set>
#include <string>
#include <math.h>

using namespace std;

const double eps = 1e-8;
int sgn(double x)
{
    if(fabs(x) < eps)return 0;
    if(x < 0)return -1;
    else return 1;
}
struct Point
{
    double x,y;
    Point(){}
    Point(double _x,double _y)
    {
        x = _x;y = _y;
    }
    Point operator -(const Point &b)const
    {
        return Point(x - b.x,y - b.y);
    }
    //叉积
    double operator ^(const Point &b)const
    {
        return x*b.y - y*b.x;
    }
    //点积
    double operator *(const Point &b)const
    {
        return x*b.x + y*b.y;
    }
    void input()
    {
        scanf("%lf%lf",&x,&y);
    }
};
struct Line
{
    Point s,e;
    Line(){}
    Line(Point _s,Point _e)
    {
        s = _s;e = _e;
    }
    //两直线相交求交点
    //第一个值为0表示直线重合,为1表示平行,为0表示相交,为2是相交
    //只有第一个值为2时,交点才有意义
    pair<int,Point> operator &(const Line &b)const
    {
        Point res = s;
        if(sgn((s-e)^(b.s-b.e)) == 0)
        {
            if(sgn((s-b.e)^(b.s-b.e)) == 0)
                return make_pair(0,res);//重合
            else return make_pair(1,res);//平行
        }
        double t = ((s-b.s)^(b.s-b.e))/((s-e)^(b.s-b.e));
        res.x += (e.x-s.x)*t;
        res.y += (e.y-s.y)*t;
        return make_pair(2,res);
    }
};
//判断直线和线段相交
bool Seg_inter_line(Line l1,Line l2) //判断直线l1和线段l2是否相交
{
    return sgn((l2.s-l1.e)^(l1.s-l1.e))*sgn((l2.e-l1.e)^(l1.s-l1.e)) <= 0;
}

Point up[100],down[100];
int main()
{
    int n;
    while(scanf("%d",&n) == 1 && n)
    {
        for(int i = 0;i < n;i++)
        {
            up[i].input();
            down[i] = up[i];
            down[i].y -= 1;
        }
        bool flag = false;//穿过所有的标记
        double ans = -10000000.0;
        int k;
        for(int i = 0;i < n;i++)
        {
            for(int j = i+1;j < n;j++)
            {
                for(k = 0;k < n;k++)
                    if(Seg_inter_line(Line(up[i],down[j]),Line(up[k],down[k])) == false)
                        break;
                if(k >= n)
                {
                    flag = true;
                    break;
                }
                if(k > max(i,j))
                {
                    if(Seg_inter_line(Line(up[i],down[j]),Line(up[k-1],up[k])))
                    {
                        pair<int,Point>pr = Line(up[i],down[j])&Line(up[k-1],up[k]);
                        Point p = pr.second;
                        ans = max(ans,p.x);
                    }
                    if(Seg_inter_line(Line(up[i],down[j]),Line(down[k-1],down[k])))
                    {
                        pair<int,Point>pr = Line(up[i],down[j])&Line(down[k-1],down[k]);
                        Point p = pr.second;
                        ans = max(ans,p.x);
                    }
                }

                for(k = 0;k < n;k++)
                    if(Seg_inter_line(Line(down[i],up[j]),Line(up[k],down[k])) == false)
                        break;
                if(k >= n)
                {
                    flag = true;
                    break;
                }
                if(k > max(i,j))
                {
                    if(Seg_inter_line(Line(down[i],up[j]),Line(up[k-1],up[k])))
                    {
                        pair<int,Point>pr = Line(down[i],up[j])&Line(up[k-1],up[k]);
                        Point p = pr.second;
                        ans = max(ans,p.x);
                    }
                    if(Seg_inter_line(Line(down[i],up[j]),Line(down[k-1],down[k])))
                    {
                        pair<int,Point>pr = Line(down[i],up[j])&Line(down[k-1],down[k]);
                        Point p = pr.second;
                        ans = max(ans,p.x);
                    }
                }
            }
            if(flag)break;
        }
        if(flag)printf("Through all the pipe.\n");
        else printf("%.2lf\n",ans);
    }
    return 0;
}


标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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