矩形的个数

本文介绍了一个计算在给定尺寸的矩形中能找出多少个不同大小矩形的问题,并提供了一个高效的算法实现。通过数学组合的方法,文章展示了如何利用排列组合快速得出答案。

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矩形的个数

时间限制:1000 ms  |  内存限制:65535 KB
难度:1
描述
在一个3*2的矩形中,可以找到6个1*1的矩形,4个2*1的矩形3个1*2的矩形,2个2*2的矩形,2个3*1的矩形和1个3*2的矩形,总共18个矩形。

给出A,B,计算可以从中找到多少个矩形。
输入
本题有多组输入数据(<10000),你必须处理到EOF为止

输入2个整数A,B(1<=A,B<=1000)

输出
输出找到的矩形数。 
样例输入
1 2
3 2
样例输出
3
18

 
#include<stdio.h>
int main()
{
 long long int a,b,n;
 while(scanf("%lld%lld",&a,&b)!=EOF)
 {
  n=a*(a+1)*b*(b+1)/4;
  printf("%lld\n",n);
 }
}        

巧妙之处:将矩形整体放倒坐标中,即只要保证任意X轴上有两点,Y轴上有两点。就能构成一个矩形。所以采用求排列组合数即可。

注意之处:因为是大数问题,需用long long int 型。

<think>首先,用户的问题是关于寻找一个算法来筛选出能够构成最大外接矩形,给定一个超过4个合。他们提到了凸包算法,所以我需要围绕这个展开。关键:-输入:一个,包含超过4个。-输出:一个矩形,最大可能的外接矩形,意思是能包含所有的最小面积或最小周长的矩形?用户说“最大外接矩形”,但从上下文看,可能指的是能包含所有矩形,但更可能是指最小外接矩形(minimumboundingrectangle),因为它更常见。用户说“最大外接矩形”,但通常我们讨论最小外接矩形。让我检查用户的问题:"能够构成最大外接矩形",这里的“最大”可能是个误译;在计算几何中,通常是最小外接矩形(minimumboundingrectangle,MBR)。引用中提到“最大外接矩形”,但引用[1]说“外接矩形”,引用[3]提到cv::boundingRect()是最大外接矩形,意思是轴对齐的矩形,而cv::minAreaRect()是最小外接矩形。用户说:"筛选出能够构成最大外接矩形",意思是中的一个子,这些定义了最大外接矩形。但外接矩形通常包含所有,所以它应该是所有的外接矩形。用户可能误解了;我需要澄清。用户说:"筛选出能够构成最大外接矩形",并提到"超过4个合",所以可能不是所有,而是一个子,这些定义了矩形。但外接矩形通常是针对整个的。用户可能想找到的一个子,使得以这些为顶矩形面积最大或最小?这有模糊。回顾用户的问题:"我想寻找算法或方法来筛选出能够构成最大外接矩形",并"超过4个合"。用户还说"凸包算法",所以我应该从凸包入手。在计算几何中,对于一个,最小面积或最小周长的外接矩形通常基于凸包,因为凸包是包含所有的最小凸多边形,而外接矩形可以基于凸包计算。引用[3]提到OpenCV函数:cv::boundingRect()用于最大外接矩形(轴对齐),cv::minAreaRect()用于最小外接矩形(可能旋转)。用户指定了“最大外接矩形”,但根据引用[3],cv::boundingRect()是轴对齐的矩形,而最小区域矩形是旋转的。用户说“最大”,但在上下文中,可能指的是能包含所有矩形,但“最大”可能意味着面积最大,但面积最大的矩形是无限的,所以不合理。更可能,用户意指最小外接矩形或轴对齐矩形。用户问题:"能够构成最大外接矩形",这里的“构成”意思是这些矩形的顶。所以,算法应该找到中的一个子(通常是4个),这些定义了外接矩形。对于最小面积或最小周长的外接矩形,顶通常来自凸包。标准方法是:1.先计算的凸包。2.然后基于凸包,计算最小外接矩形(可以是轴对齐或旋转)。用户提到“凸包算法”,所以我应该解释如何用凸包来找到这些。现在,回答结构:-使用中文。-行内数学用$...$,独立公式用$$...$$。-添加相关问题。-引用末尾添加引用标识,如[^1]。引用部分:-引用[1]:关于外接矩形的计算步骤。-引用[2]:包含各种算法,如计算几何、排序等。-引用[3]:OpenCV函数用于外接矩形。-引用[4]:关于图像矩。用户的问题是算法筛选,所以引用[3]和[1]相关。用户上一次的问题似乎是关于外接矩形的,所以参考这些。回答步骤:1.解释问题:给定,找到定义最小或最大外接矩形。2.介绍凸包:由于外接矩形基于凸包,因为非凸不影响矩形。3.描述算法:使用凸包算法,然后旋转卡壳法(rotatingcalipers)来找到最小面积矩形。4.提供伪代码或步骤。5.添加相关问题。用户说“最大外接矩形”,但我会假设为最小外接矩形,因为最大不合理。或者轴对齐的最大矩形,但轴对齐矩形很容易找到。在引用[1],它说“找到所有顶的最小和最大x坐标以及最小和最大y坐标”,这给出了轴对齐矩形。所以对于轴对齐的最大外接矩形(即能包含所有矩形),定义是那些具有minx,maxx,miny,maxy的。但用户说“筛选出能够构成最大外接矩形”,并提到超过4,所以可能想找到这些。如果矩形是轴对齐的,那么就是那些具有极值坐标的:左、右、下、上。但可能有多个共享相同坐标,所以子可能不止4。对于最小面积矩形,它可能旋转,需要凸包。用户提到“凸包算法”,所以可能指旋转矩形。我将覆盖两种情况。算法:-对于轴对齐矩形:直接找到minx,maxx,miny,maxy的。-对于旋转矩形(最小面积):使用凸包和旋转卡壳法。现在,回答:-先介绍凸包的重要性。-然后描述如何找到外接矩形。步骤:1.计算凸包:凸包是包含所有的最小凸多边形,外接矩形的顶必须在凸包上或由凸包定义。2.对于最小面积外接矩形,使用旋转卡壳法:旋转方向,找到包围凸包的最小面积矩形。旋转卡壳法:固定凸包的一条边作为矩形的一边,然后找到对跖(antipodalpoints)来计算高度和宽度,然后旋转,直到找到最小面积。伪代码或描述。在回答中,使用中文。添加数学:例如,$P=\{p_1,p_2,\dots,p_n\}$。独立公式:例如,矩形面积公式。相关问题:1.凸包算法有哪些?2.如何计算的凸包?3.旋转卡壳法如何工作?等等。引用:在末尾,添加引用标识。引用来自用户提供的,所以我可以说如引用[1]所述。开始写回答。</think>### 筛选构成最大外接矩形的算法 给定一个 $P = \{p_1, p_2, \dots, p_n\}$(其中 $n > 4$),要筛选出能够构成“最大外接矩形”的,首先需要澄清术语:在计算几何中,“最大外接矩形”通常指轴对齐的最大矩形(即能覆盖所有矩形),但更常见的是最小外接矩形(如最小面积或最小周长矩形)。用户提到“凸包算法”,表明问题可能涉及旋转矩形(非轴对齐),因此我将重放在基于凸包的最小面积外接矩形上,因为凸包能高效筛选关键,并覆盖“最大”矩形(在面积最小化上下文中)。算法核心是:先计算凸包以筛选关键,再应用旋转卡壳法找到最小面积外接矩形,其顶即为所。 #### 步骤详解 1. **计算凸包(关键筛选)** 凸包是包含所有的最小凸多边形。由于外接矩形的顶必须位于凸包上(非凸不影响矩形边界),凸包算法能有效减少数,筛选出潜在矩形。 - **输入**: $P$。 - **输出**:凸包顶序列 $H = \{h_1, h_2, \dots, h_k\}$($k \leq n$),其中 $k$ 是凸包顶数。 - **常用算法**:Graham 扫描法(时间复杂度 $O(n \log n)$)或 Andrew 算法(类似效率)。 例如,Graham 扫描法步骤: - 找到最低(y坐标最小,x坐标最小作为基准)。 - 按与基准的极角排序所有。 - 遍历排序,使用栈维护凸包:如果新导致左转(叉积 $\geq 0$),则入栈;否则出栈。 2. **基于凸包计算最小面积外接矩形** 使用旋转卡壳法(rotating calipers)在凸包上找到最小面积矩形。该方法通过旋转方向,枚举凸包边作为矩形边,并计算包围凸包的最小矩形。 - **输入**:凸包顶序列 $H$。 - **输出**:矩形 $\{v_1, v_2, v_3, v_4\}$(这些来自 $H$ 或由 $H$ 定义)。 - **旋转卡壳法步骤**: a. 初始化:计算凸包的直径(最远对)作为初始方向。 b. 对于每条凸包边 $e_i$($i$ 从 1 到 $k$): - 将 $e_i$ 作为矩形的一条边(方向向量 $\vec{d_i}$)。 - 找到凸包在 $\vec{d_i}$ 方向上的对跖(antipodal points):这些使矩形宽度和高度最小。 宽度由积计算:矩形宽度 $W = \max_{j} (\vec{d_i} \cdot (h_j - h_i)) - \min_{j} (\vec{d_i} \cdot (h_j - h_i))$。 高度由垂直方向确定:使用叉积找到最小和最大 y 偏移。 - 计算矩形面积 $A = W \times H$。 c. 旋转 $\vec{d_i}$ 到下一邻边 $e_{i+1}$,重复 b 步骤。 d. 记录最小面积对应的矩形。这些顶是凸包或由凸包边定义(例如,矩形可能不是凸包顶,但由边投影决定)。 - **时间复杂度**:$O(k)$($k$ 为凸包顶数),总复杂度 $O(n \log n)$(包括凸包计算)。 3. **伪代码示例** ```python import numpy as np from scipy.spatial import ConvexHull def find_min_area_rectangle(points): # 步骤1: 计算凸包 hull = ConvexHull(points) hull_points = points[hull.vertices] # 凸包顶 # 步骤2: 旋转卡壳法 (简化版) min_area = float('inf') best_rect = None n = len(hull_points) for i in range(n): # 当前边向量 p1 = hull_points[i] p2 = hull_points[(i + 1) % n] edge = p2 - p1 # 计算垂直方向向量 perp = np.array([-edge[1], edge[0]]) perp = perp / np.linalg.norm(perp) # 单位化 # 计算在edge和perp方向上的投影 dots = np.dot(hull_points - p1, edge) perps = np.dot(hull_points - p1, perp) # 宽度和高度 width = np.max(dots) - np.min(dots) height = np.max(perps) - np.min(perps) area = width * height # 更新最小面积矩形 if area < min_area: min_area = area # 记录矩形 (由投影极值定义) min_dot, max_dot = np.argmin(dots), np.argmax(dots) min_perp, max_perp = np.argmin(perps), np.argmax(perps) v1 = hull_points[min_dot] + (min_perp * perp) # 近似顶 v2 = hull_points[max_dot] + (min_perp * perp) v3 = hull_points[max_dot] + (max_perp * perp) v4 = hull_points[min_dot] + (max_perp * perp) best_rect = [v1, v2, v3, v4] return best_rect # 返回矩形 # 示例使用 points = np.array([[0,0], [1,2], [2,3], [3,1], [4,4], [1,1]]) # n>4 rectangle_vertices = find_min_area_rectangle(points) ``` 注意:实际实现需处理顶投影和几何计算细节;OpenCV 的 `cv::minAreaRect()` 可直接使用(引用[3])。 4. **筛选结果** - 对于轴对齐矩形(“最大”指覆盖所有):直接找 min x, max x, min y, max y 的(可能不止4个)。 - 例如, $P$ 中,$x_{\min} = \min_{p \in P} p_x$, $x_{\max} = \max_{p \in P} p_x$, 类似 $y$ 坐标。 - 对于最小面积旋转矩形:算法输出4个顶,这些来自凸包或由凸包边定义,即为筛选出的关键。 #### 为什么凸包算法重要? 凸包将缩减为 $k$ 个关键,确保外接矩形计算高效($O(n \log n)$ 时间)。非凸被忽略,因为它们不影响矩形边界(引用[1])。 #### 数学基础 - 凸包定义: $P$ 的凸包是包含 $P$ 的所有凸组合的最小凸。 - 矩形面积:对于方向向量 $\vec{d}$,面积计算为: $$A = \left( \max \vec{d} \cdot (h_j - h_i) - \min \vec{d} \cdot (h_j - h_i) \right) \times \left( \max \vec{d_\perp} \cdot (h_j - h_i) - \min \vec{d_\perp} \cdot (h_j - h_i) \right)$$ 其中 $\vec{d_\perp}$ 是 $\vec{d}$ 的垂直向量。 #### 应用场景 - 图像处理:对象检测(如 OpenCV 的 `cv::minAreaRect()` 用于轮廓包围矩形)(引用[3])。 - 地理信息系统:地图中最小边界框计算。 - 计算机图形学:碰撞检测或优化渲染。
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