POJ 2187 Beauty Contest (旋转卡壳 最远点对)

博客围绕二维平面上n个点,求距离最远点对距离的平方展开。指出最远两点在散点凸包上,介绍用旋转卡壳算法求解,利用凸包点与对应边距离成单峰函数性质,可在O(n)时间复杂度完成,用叉积实现代码简短。

http://poj.org/problem?id=2187
题意:给出二维平面上n个点的坐标,求距离最远的点对距离的平方。

显然距离最远的两个点在这些散点的凸包上,然后用旋转卡壳的算法找出最远点对,具体原理参见这位大佬的博客http://www.cnblogs.com/xdruid/archive/2012/07/01/2572303.html
大概是利用凸包上的点依次与对应边产生的距离成单峰函数这条性质,逆时针枚举边的时候,最远点的变化也是逆时针的,这样就可以不用从头计算最远点,而可以紧接着上一次的最远点继续计算。这样就可以在 O(n) O ( n ) 的时间复杂度内完成。
虽然看起来很复杂,但利用叉积实现起来只有一个for循环枚举边的事,不过短短几行。

#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<stack>
using namespace std;
struct node
{
    int x,y;
} a[50010],p[50010];
int top,n,ans;
int cross(node p0,node p1,node p2)//计算叉乘,p0p1 X p0p2 注意p0,p1,p2的位置,这个决定了方向
{
    return (p1.x-p0.x)*(p2.y-p0.y)-(p1.y-p0.y)*(p2.x-p0.x);
}
int dis(node a,node b)//计算距离,这个用在了当两个点在一条直线上
{
    return (a.x-b.x)*(a.x-b.x)+(a.y-b.y)*(a.y-b.y);//因为这个题求的是距离的平方,所以没有开根号
}
bool cmp(node p1,node p2)//极角排序
{
    int z=cross(a[1],p1,p2);
    if(z>0||(z==0&&dis(a[1],p1)<dis(a[1],p2)))
        return 1;
    return 0;
}
void Graham()
{
    int k=1;
    for(int i=1;i<=n;i++)
        if(a[i].y<a[k].y||(a[i].y==a[k].y&&a[i].x<a[k].x))
            k=i;
    swap(a[1],a[k]);//找p[0],取最下,同最下取最左
    sort(a+2,a+n+1,cmp);
    top=2;
    p[1]=a[1];
    p[2]=a[2];
    for(int i=3;i<=n;i++)//控制进栈出栈
    {
        while(cross(p[top-1],p[top],a[i])<=0&&top>1)
            top--;
        top++;
        p[top]=a[i];
    }
}
int main()
{
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("%d%d",&a[i].x,&a[i].y);
    }
    Graham();

    p[top+1]=p[1];
    int j=2;
    for(int i=1;i<=top;i++)//旋转卡壳
    {
        while(cross(p[i],p[i+1],p[j+1])>cross(p[i],p[i+1],p[j]))
        {
            j++;
            if(j==top+1) j=1;
        }
        ans=max(ans,dis(p[i],p[j]));
    }
    printf("%d\n",ans);
    return 0;
}
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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