POJ_3714_Raid(平面最近点对)

本文探讨了计算几何中的平面最近点对问题,通过小变形技巧将相同集合内的点距离设置为无穷大,然后应用平面最近点对算法进行求解。详细介绍了算法设计与实现,并提供了代码示例。

题型:计算几何


题意:

有A和B两个点集,求min(dis(x,y)),x⊂A,y⊂B。


分析:

平面最近点集的小变形。将同一个集合的点的距离设置为INF之后直接套平面最近点对即可。

关于平面最近点对的学习,算法设计与分析上有详解,也可以参考:
http://yzmduncan.iteye.com/blog/1432880


代码:

#include<iostream>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#define MAXN 123456
using namespace std;

const double INF = 1e20;

struct Point {
    double x;
    double y;
    bool flag;
} point[MAXN*2];
int n;
int tmpt[MAXN*2];

bool cmpxy(const Point& a ,const Point& b) {
    if(a.x !=b.x)
        return a.x<b.x;
    return a.y<b.y;
}

bool cmpy(const int& a ,const int& b) {
    return point[a].y < point[b].y;
}

double min(double a,double b) {
    return a<b?a:b;
}

double dis(int i,int j) {
    if(point[i].flag == point[j].flag) return INF;
    return sqrt((point[i].x-point[j].x)*(point[i].x-point[j].x)+(point[i].y-point[j].y)*(point[i].y-point[j].y));
}
 
double Closest_Pair(int left,int right) {
    double d = INF;
    if(left == right)
        return d;
    if(left+1 == right)
        return dis(left,right);
    int mid = (left+right)>>1;
    double d1 = Closest_Pair(left,mid);
    double d2 = Closest_Pair(mid+1,right);
    d = min(d1,d2);
    int i,j,k=0;
    //分理出宽度为d的区间
    for(i=left; i<=right; i++) {
        if(fabs(point[mid].x-point[i].x) <= d)
            tmpt[k++] = i;
    }
    sort(tmpt,tmpt+k,cmpy);
    //线性扫描
    for(i=0; i<k; i++) {
        for(j=i+1; j<k&&point[tmpt[j]].y-point[tmpt[i]].y<d; j++) {
            double d3 = dis(tmpt[i],tmpt[j]);
            if(d>d3) d = d3;
        }
    }
    return d;
}
 
 
int main() {
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--) {
        scanf("%d",&n);
        for(int i=0; i<n; i++) {
            scanf("%lf %lf",&point[i].x,&point[i].y);
            point[i].flag = false;
        }
        for(int i=n; i<n*2; i++) {
            scanf("%lf %lf",&point[i].x,&point[i].y);
            point[i].flag = true;
        }
 
        sort(point,point+2*n,cmpxy);
        printf("%.3f\n",Closest_Pair(0,2*n-1));
 
    }
    return 0;
}
 


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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