POJ 2187 Beauty Contest (平面最远点对 旋转卡壳)

http://poj.org/problem?id=2187
题意:求平面上点的最远点对间的距离的平方。

平面最近点对是用分治的方法达到 O ( n l o g n ) O(nlogn) O(nlogn)的时间复杂度,而平面最远点对是旋转卡壳的应用之一,旋转卡壳的具体说明可参考这篇博客,这里仅写一点我的小小理解。
https://blog.youkuaiyun.com/qq_36172505/article/details/80228394

要求平面最远点对间的距离,显然这两点是位于点集的凸包上的,于是转化成了求凸多边形的直径的问题,凸多边形的直径是由凸多边形的对踵点(即平面最远点对)决定的,要在 O ( n ) O(n) O(n)时间复杂度内完成就要用到旋转卡壳了。
旋转卡壳的原理也不难,对踵点可以理解成凸多边形被两条平行的直线卡住,要这两条直线间的距离最大,此时卡住的两个点就是对踵点。而卡住的情况有两种,第一种是卡住了两个点,第二种是卡住了一个点和其对边,当然其实这两种情况是相通的。在第二种情况中,我们可以看到,对踵点的一个点和对应边之间的距离比其他点到那条边的距离要大,也就是一个对踵点和对应边所形成的三角形面积是最大的。
如果A,B是对踵点,必然可以分别过A,B画出一对平行线。通过旋转这对平行线,我们可以让它和凸包上的一条边重合,可以注意到,A是凸包上离P和B所在直线最远的点。于是我们的思路就是枚举凸包上的所有边,对每一条边找出凸包上离该边最远的顶点,计算这个顶点到该边两个端点的距离,并记录最大的值。直观上这是一个 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)的算法,和直接枚举任意两个顶点一样了。
然而我们可以发现,凸包上的点依次与对应边产生的距离成单峰函数,利用这个关键的单调性我们就可以将时间复杂度优化到 O ( n ) O(n) O(n)了,写起来也很简单,逆时针枚举边的同时,逆时针枚举点,而利用单峰性,不需要从头枚举对应点,而是接着上次枚举到的点继续枚举即可。
在这里插入图片描述

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;
struct Point
{
	int x,y;
	Point(){}
	Point(int _x,int _y)
	{
		x=_x;y=_y;
	}
	Point operator -(const Point &b)const
	{
		return Point(x-b.x,y-b.y);
	}
	int operator ^(const Point &b)const
	{
		return x*b.y-y*b.x;
	}
	int operator *(const Point &b) const
	{
		return x*b.x+y*b.y;
	}
	void input()
	{
		scanf("%d%d",&x,&y);
	}
};
//距离的平方
int dist2(Point a,Point b)
{
	return (a-b)*(a-b);
}
//二维凸包(int)
const int MAXN=50010;
Point list[MAXN];
int Stack[MAXN],top;
//相对于list[0]进行极角排序
bool _cmp(Point p1,Point p2)
{
	double tmp=(p1-list[0])^(p2-list[0]);
	if(tmp>0)
		return true;
	else if(tmp==0&&dist2(p1,list[0])<=dist2(p2,list[0]))
		return true;
	else return false;
}
void Graham(int n)
{
	Point p0;
	int k=0;
	p0=list[0];
	//找最左下的点
	for(int i=1;i<n;i++)
	{
		if((p0.y>list[i].y)||(p0.y==list[i].y&&p0.x>list[i].x))
		{
			p0=list[i];
			k=i;
		}
	}
	swap(list[k],list[0]);
	sort(list+1,list+n,_cmp);
	if(n==1)
	{
		top=1;
		Stack[0]=0;
		return ;
	}
	if(n==2)
	{
		top=2;
		Stack[0]=0;
		Stack[1]=1;
		return ;
	}
	Stack[0]=0;
	Stack[1]=1;
	top=2;
	for(int i=2;i<n;i++)
	{
		while(top>1&&((list[Stack[top-1]]-list[Stack[top-2]])^(list[i]-list[Stack[top-2]]))<=0)
			top--;
		Stack[top++]=i;
	}
}
//旋转卡壳,求两点间距离的平方的最大值
int rotating_calipers(Point p[],int n)
{
	int ans=0;
	Point v;
	int cur=1;
	for(int i=0;i<n;i++)
	{
		v=p[i]-p[(i+1)%n];
		while((v^(p[(cur+1)%n]-p[cur]))<0)
			cur=(cur+1)%n;
		ans=max(ans,max(dist2(p[i],p[cur]),dist2(p[(i+1)%n],p[(cur+1)%n])));
	}
	return ans;
}
Point p[MAXN];
int main()
{
	int n;
	scanf("%d",&n);
	for(int i=0;i<n;i++)
		 list[i].input();
	Graham(n);
	for(int i=0;i<top;i++)
		p[i]=list[Stack[i]];
	printf("%d\n",rotating_calipers(p,top));
	return 0;
}

内容概要:文章以“智能网页数据标注工具”为例,深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展,学生能够融合前端开发、自然语言处理(NLP)、本地存储与模型推理等技术,实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构,涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程,并提供了核心代码实现,包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群:具备前端开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制,有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生,尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标:①掌握浏览器扩展开发全流程,理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制;②实现在浏览器端运行轻量级AI模型(如NER、情感分析)的技术方案;③构建可用于真实场景的数据标注工具,提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议:建议结合代码实例搭建开发环境,逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性,在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
基于Gin+GORM+Casbin+Vue.js的权限管理系统是一个采用前后端分离架构的企业级权限管理解决方案,专为软件工程和计算机科学专业的毕业设计项目开发。该系统基于Go语言构建后端服务,结合Vue.js前端框架,实现了完整的权限控制和管理功能,适用于各类需要精细化权限管理的应用场景。 系统后端采用Gin作为Web框架,提供高性能的HTTP服务;使用GORM作为ORM框架,简化数据库操作;集成Casbin实现灵活的权限控制模型。前端基于vue-element-admin模板开发,提供现代化的用户界面和交互体验。系统采用分层架构和模块化设计,确保代码的可维护性和可扩展性。 主要功能包括用户管理、角色管理、权限管理、菜单管理、操作日志等核心模块。用户管理模块支持用户信息的增删改查和状态管理;角色管理模块允许定义不同角色并分配相应权限;权限管理模块基于Casbin实现细粒度的访问控制;菜单管理模块动态生成前端导航菜单;操作日志模块记录系统关键操作,便于审计和追踪。 技术栈方面,后端使用Go语言开发,结合Gin、GORM、Casbin等成熟框架;前端使用Vue.js、Element UI等现代前端技术;数据库支持MySQL、PostgreSQL等主流关系型数据库;采用RESTful API设计规范,确保前后端通信的标准化。系统还应用了单例模式、工厂模式、依赖注入等设计模式,提升代码质量和可测试性。 该权限管理系统适用于企业管理系统、内部办公平台、多租户SaaS应用等需要复杂权限控制的场景。作为毕业设计项目,它提供了完整的源码和论文文档,帮助学生深入理解前后端分离架构、权限控制原理、现代Web开发技术等关键知识点。系统设计规范,代码结构清晰,注释完整,非常适合作为计算机相关专业的毕业设计参考或实际项目开发的基础框架。 资源包含完整的系统源码、数据库设计文档、部署说明和毕
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