计算几何

把草稿纸上的集合体转变成代码其中还是有很多细节问题需要注意的,《算法导论》主要介绍了叉积在几何学中的应用。向量的两个运算点积与叉积,点积:ab = |a||b|cos 叉积:a x b = |a||b|sin,由于叉积的形式与面积公式相似,也常用于计算多边形的面积,同时如果a x b > 0则a 向量在b向量的顺时针方向上,利用这个性质,《算法导论》介绍了凸包的求解方法。

HDU2036就是利用叉积求多边形面积的例子:

#include<stdio.h>
#include<math.h>

#define MAXN 105

struct POINT
{
	double x,y;
}p[MAXN];

double polygon_area(POINT p[],int n);

int main()
{
	int n;

	//freopen("Sample Input.txt","r",stdin);

	while(scanf("%d",&n) != EOF && n)
	{
		for(int i = 0;i < n;i++)
		{
			scanf("%lf%lf",&p[i].x,&p[i].y);
		}

		printf("%.1f\n",polygon_area(p,n));
	}
}

double polygon_area(POINT p[],int n)
{
	double s = 0;

	for(int i = 0;i < n;i++)
	{
		s += (p[i].x * p[(i + 1) % n].y - p[i].y * p[(i + 1) % n].x);
	}

	return fabs(s / 2.0);
}
double polygon_area(POINT p[],int n)就是将多边形以原点为定点分成小三角形利用叉积求解的例子,其中输入点对为逆时针方向,如果杂乱则可用下面的方法排序。

HDU1392介绍了利用叉积求解凸包的方法:

#include<stdio.h>
#include<algorithm>
#include<math.h>

#define MAXN 105


struct POINT
{
	int x,y;
}trees[MAXN];

int cmp(const void * a,const void * b);
double get_dis(POINT a,POINT b);
int cross_product(POINT a,POINT b,POINT c);
int graham_scan(POINT trees[],POINT ch[],int n);

int main()
{
	int n;

	//freopen("Sample Input.txt","r",stdin);

	while(scanf("%d",&n) && n)
	{
		double dis = 0;

		for(int i = 0;i < n;i++)
		{
			scanf("%d%d",&trees[i].x,&trees[i].y);
		}
		
		if(n == 2)										
		{
			dis = get_dis(trees[0],trees[1]);
		}
		
		if(n >= 3)
		{
			POINT ch[MAXN];
			int cnt = graham_scan(trees,ch,n);
			for(int i = 0;i < cnt - 1;i++)
			{
				dis += get_dis(ch[i],ch[i + 1]);
			}
			dis += get_dis(ch[cnt - 1],ch[0]);
		}

		printf("%.2f\n",dis);
	}
}

int cross_product(POINT a,POINT b,POINT c)
{
	return (a.x - c.x) * (b.y - c.y) - (a.y - c.y) * (b.x - c.x);
}

int cmp(const void * a,const void * b)
{
	double k = cross_product(*(POINT *)a,*(POINT *)b,trees[0]);
	if(k < 0 || (!k && get_dis(*(POINT *)a,trees[0]) > get_dis(*(POINT *)b,trees[0])))return 1;					//不容易删除的情况下折中的办法
	return -1;
}

double get_dis(POINT a,POINT b)
{
	return sqrt(pow(double(a.x - b.x),2) + pow(double(a.y - b.y),2));
}

void swap(POINT * a,POINT * b)
{
	POINT t = * a;
	* a = * b;
	* b = t;
}

int graham_scan(POINT trees[],POINT ch[],int n)
{
	int min = 0;
	for(int i = 0;i < n;i++)
	{
		if(trees[i].y < trees[min].y || (trees[i].y == trees[min].y && trees[i].x < trees[min].x))
		{
			min = i;
		}
	}
	swap(&trees[0],&trees[min]);

	qsort(trees + 1,n - 1,sizeof(trees[0]),cmp);

	ch[0] = trees[0];
	ch[1] = trees[1];
	ch[2] = trees[2];
	int top = 2;

	for(int i = 3;i < n;i++)
	{
		while(cross_product(trees[i],ch[top],ch[top - 1]) > 0 && top >= 2)
		{
			top--;
		}
		ch[++top]=trees[i];
	}
	
	return top + 1;
}
这里利用扫描法解决问题,先讲点按逆时针排序,然后扫描新点并检查以前的点最终的到结果,每一个状态都能保证暂时是凸包。


计算几何学博大精深啊,以后还会选修《计算机图形学》,里边应该会有很多有趣的东西,期待。。。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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