POJ 2318 TOYS(计算几何)

解决玩具乱放问题,通过在玩具箱内放置隔板将其分区。本篇介绍如何计算每个隔区内玩具的数量,使用二分查找及叉积计算确定玩具落点。

A - TOYS
Time Limit:2000MS     Memory Limit:65536KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u

Description

Calculate the number of toys that land in each bin of a partitioned toy box.
Mom and dad have a problem - their child John never puts his toys away when he is finished playing with them. They gave John a rectangular box to put his toys in, but John is rebellious and obeys his parents by simply throwing his toys into the box. All the toys get mixed up, and it is impossible for John to find his favorite toys.

John's parents came up with the following idea. They put cardboard partitions into the box. Even if John keeps throwing his toys into the box, at least toys that get thrown into different bins stay separated. The following diagram shows a top view of an example toy box.

For this problem, you are asked to determine how many toys fall into each partition as John throws them into the toy box.

Input

The input file contains one or more problems. The first line of a problem consists of six integers, n m  x1  y1  x2  y2. The number of cardboard partitions is n (0 < n <= 5000) and the number of toys is m (0 < m <= 5000). The coordinates of the upper-left corner and the lower-right corner of the box are ( x1, y1) and ( x2, y2), respectively. The following n lines contain two integers per line,  Ui Li, indicating that the ends of the  i-th cardboard partition is at the coordinates ( Ui, y1) and (Li, y2). You may assume that the cardboard partitions do not intersect each other and that they are specified in sorted order from left to right. The next m lines contain two integers per line,  Xj  Yj specifying where the  j-th toy has landed in the box. The order of the toy locations is random. You may assume that no toy will land exactly on a cardboard partition or outside the boundary of the box. The input is terminated by a line consisting of a single 0.

Output

The output for each problem will be one line for each separate bin in the toy box. For each bin, print its bin number, followed by a colon and one space, followed by the number of toys thrown into that bin. Bins are numbered from 0 (the leftmost bin) to n (the rightmost bin). Separate the output of different problems by a single blank line.

Sample Input

5 6 0 10 60 0
3 1
4 3
6 8
10 10
15 30
1 5
2 1
2 8
5 5
40 10
7 9
4 10 0 10 100 0
20 20
40 40
60 60
80 80
 5 10
15 10
25 10
35 10
45 10
55 10
65 10
75 10
85 10
95 10
0

Sample Output

0: 2
1: 1
2: 1
3: 1
4: 0
5: 1

0: 2
1: 2
2: 2
3: 2
4: 2

Hint

As the example illustrates, toys that fall on the boundary of the box are "in" the box.

题目大意:有一个矩形盒子,盒子里会有一些木块线段,并且这些线段是按照顺序给出的,有n条线段,把盒子分层了n+1个区域,然后有m个玩具,这m个玩具的坐标是已知的,问最后每个区域有多少个玩具

解题思路:因为线段是有序给出,所以不用排序,判断某个点在哪个区域,采用二分法,将某个点和线段的叉积来判断这个点是在线的左边或者右边,根据这个来二分找出区域

代码和思路参考与此链接:http://blog.youkuaiyun.com/wangjian8006


这也算我入门计算几何的第一道题了,首先看了一些有关资料,了解到叉积的重要性!!有2点,p1,p2构成一条线段L,L左边有一点p3,右边有一点p4,则(p1-p2)x(p3-p1)>0,(p1-p2)x(p4-p1)<0。

也就是说在L左边的点叉积>0,右边的<0。

剩下的就是二分找答案了,在记录到数组中,最后输出。

#include <iostream>
using namespace std;
#define _MAXL_ 5010

typedef struct{
	int x, y;
}POINT;

typedef struct{
	POINT first,second;
}LINE;

class CBox{
private:
	int nTop,nLeft,nRight,nButtom;
	int nCountLine;						//记录盒子里有多少条线
	LINE *pLine;						//记录线的信息
	int *pRange;						//记录区间中的玩具有多少个
	int Multi(POINT p1,POINT p2,POINT p0);			//叉积计算
public:
	CBox();
	virtual ~CBox();
	void SetBorder(int top,int left,int right,int buttom);		//设置盒子矩形坐标
	void AddLine(int first,int second);							//在盒子中增加一条线
	int GetRange(int val);								//得到某个区间中的玩具个数
	void SetToy(POINT toy);							//在盒子里放一个玩具
};

CBox::CBox(){
	nCountLine = 0;
	pLine = new LINE[_MAXL_];
	pRange = new int[_MAXL_];
	memset(pRange,0,sizeof(pRange)*_MAXL_);
}

CBox::~CBox(){
	delete []pLine;
	delete []pRange;
}

void CBox::SetBorder(int top,int left,int right,int buttom){
	nTop = top;
	nLeft = left;
	nRight = right;
	nButtom = buttom;
}

void CBox::AddLine(int topx,int buttomx){
	pLine[nCountLine].first.x = topx;
	pLine[nCountLine].first.y = nTop;
	pLine[nCountLine].second.x = buttomx;
	pLine[nCountLine].second.y = nButtom;
	nCountLine++;
}

int CBox::GetRange(int val){
	return pRange[val];
}

int CBox::Multi(POINT p1,POINT p2,POINT p0){
	 return (p1.x - p0.x) * (p2.y - p0.y) - (p2.x - p0.x) * (p1.y - p0.y);
}

void CBox::SetToy(POINT toy){			//利用二分查找,查找出该点在哪个区间
	int l, r, mid;
	l=0,r=nCountLine-1;
	while (l < r){
		mid = (l+r)>>1;
		if (Multi(toy, pLine[mid].first, pLine[mid].second) > 0) l = mid + 1;
		else r = mid;
	}  
	if (Multi(toy, pLine[l].first, pLine[l].second) < 0) pRange[l]++;
	else pRange[l+1]++;
}

int main(){
	int i,fx,lx;
	POINT a,b;
	int n,m;
	while(cin>>n && n){
		cin>>m>>a.x>>a.y>>b.x>>b.y;
		CBox box;
		box.SetBorder(a.y,a.x,b.x,b.y);
		for(i = 0;i < n;i++){
			cin>>fx>>lx;
			box.AddLine(fx,lx);
		}

		for(i = 0;i < m;i++){
			cin>>a.x>>a.y;
			box.SetToy(a);
		}

		for(i = 0;i <= n;i++){
			cout<<i<<": "<<box.GetRange(i)<<endl;
		}
		cout<<endl;
	}
	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和常用方法。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和改进,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和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,提供多种数据处理和建模功能。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,特别适用于二类问题。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和测试集,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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