处理线段相交问题

这篇博客介绍了线段相交的快速检测方法,包括通过比较矩形位置和使用向量叉积来判断线段是否相交。文章提供了一个C++程序实现,用于计算一组线段中相交的数量,并给出了详细的解释和示例。

在这里插入图片描述

  1. 快速排斥

就是初步的判断一下,两条线段是不是相交,以两条线段为对角线的矩形,如果不重合的话,那么两条线段一定不可能相交。

<1>线段ab的低点低于cd的最高点(可能重合)

<2>cd的最左端小于ab的最右端(可能重合)

<3>cd的最低点低于ab的最高点(加上条件1,两线段在竖直方向上重合)

<4>ab的最左端小于cd的最右端(加上条件2,两直线在水平方向上重合)

综上4个条件,两条线段组成的矩形是重合的。

(2) 跨立实验

如果两条线段相交,那么必须跨立,就是以一条线段为标准,另一条线段的两端点一定在这条线段的两段

即A、B两点在线段CD的两端,C、D两点在线段AB的两端

这里就用到了向量叉积的知识点,有向量叉积的物理意义知:AB x CD=-CD x AB

看下图:

若(CA x CD)·(CB x CD)<=0;

则说明向量CA、CB对于向量CD的方向不同,则A、B在线段CD的两侧,由此可以判断!

#include<bits/stdc++.h>
#include<string>
using namespace std;
typedef long long ll;
using namespace std;
#define inf  99999999;
const int N=500005;

const double eps=1e-6; 
ll ans=0;
struct Point
{
	double x,y;
}h[300];
bool cross(const Point &a,const Point &b,const Point &c,const Point &d) 
{
	if(min(a.x, b.x) > max(c.x, d.x) || min(a.y, b.y) > max(c.y, d.y) || min(c.x, d.x) > max(a.x, b.x) || min(c.y, d.y) > max(a.y, b.y) )
    return false; 
    double u,v,w,z;
    u=(c.x-a.x)*(b.y-a.y)-(b.x-a.x)*(c.y-a.y);  //AC×AB
    v=(d.x-a.x)*(b.y-a.y)-(b.x-a.x)*(d.y-a.y);  //AD×AB
    w=(a.x-c.x)*(d.y-c.y)-(d.x-c.x)*(a.y-c.y);  //CA×AB
    z=(b.x-c.x)*(d.y-c.y)-(d.x-c.x)*(b.y-c.y);  //CB×AB
   
    if(u*v<=1e-9&&w*z<=1e-9)
        return true;
    return false; 

	 
}


int main()
{
     int n;
   while(~scanf("%d",&n)&&n)
   {
   
   for(int i=0;i<2*n;i+=2)
   {
   	cin>>h[i].x>>h[i].y>>h[i+1].x>>h[i+1].y;
   	
   }
   int sum=0;
   for(int i=0;i<2*n-2;i+=2)
   {
   	for(int j=i+2;j<2*n;j+=2)
   	{
   	//	cout<<"->"<<endl; 
   		if(cross(h[i],h[i+1],h[j],h[j+1]))
   		{ 
   		//cout<<i<<" -> "<<j<<endl; 
   		sum++;
   		} 
	   }
   }
   cout<<sum<<endl;
}
    return 0;
}


Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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