poj1265 in e area

本文深入探讨了计算几何与图形算法在计算机科学领域的应用,通过实例展示了如何利用几何原理解决实际问题,涵盖了从基本概念到高级算法的全面解析。
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>

#include <cmath>
using namespace std;


struct POINT
{
	int x,y;
}point[110];

int n;
double getArea()
{
	double sum = 0;
	for (int i = 0; i < n; ++ i)
	{
		sum += (point[i].x   * point[(i + 1) % n].y   - point[i].y  * point[(i + 1) % n].x );
	}
	return fabs(sum/2.0);
}

int Gcd(int a, int b)
{
	if (0 == b)
	{
		return a;
	}
	else
		return Gcd(b, a % b);
}
int getSegmentPoint(POINT p1, POINT p2)
{
	int a = abs(p2.y - p1.y);
	int b = abs(p2.x - p1.x);

	if (a == 0 && b == 0)
	{
		return 0;
	}
	if (a == 0)
	{
		return b - 1;
	}
	if (b == 0)
	{
		return a - 1;
	}
	return Gcd(b, a) - 1;
}
int getPoint()
{
	int ans = n;
	for (int i = 0; i < n; ++ i)
	{
		ans += getSegmentPoint(point[i], point[(i + 1) % n]);
	}
	return ans;
}
int main()
{
	int cas, j = 1;
	int temp1=0,temp2=0,temp3=0,temp4=0,begin1=0,begin2 = 0;
	scanf("%d", &cas);
	while (cas --)
	{
		scanf("%d", &n);
		point[0].x = point[0].y = 0;
	
		for (int i = 1; i <= n; ++ i)
		{
			scanf("%d %d", &point[i].x, &point[i].y);
			
		}
		for (int i = 1; i <= n; ++ i){
            point[i].x=point[i].x-point[n].x;
            point[i].y=point[i].y-point[n].y;
		}

		printf("Scenario #%d:\n", j ++);
		double Area = getArea();
		int res;
		int PointNum = getPoint();
		res = (int)Area - PointNum / 2 + 1;
		printf("%d %d %.1lf\n\n", res, PointNum, Area);
	}
	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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