Circum Triangle - UVa 11186

本文提供了一个算法,用于计算在给定半径和点数的圆上形成的三角形总面积。通过输入点的角度坐标,该算法能够准确地计算所有可能的三角形的面积,并将结果四舍五入到最接近的整数。

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Circum Triangle 
Input: 
Standard Input

Output: Standard Output

 

You will be given N distinct points on the boundary of a circle whose center is at the origin. As the points are on the same circle no three of them are collinear, so any three of them creates a valid triangle. Your job is to find the summation of areas of these nc3 triangles.

 

Input

Input file contains at most 16 sets of inputs. The description of each set is given below:

 

Each set starts with two integers N (0 ≤ N ≤ 500) and R(0<R ≤ 100). Here N is the number of points and R is the radius of the circle. You can assume that the center of the circle is always at the origin. This line is followed by N lines each of which contains a floating-point number theta (0.0<=theta<360.00) which actually denotes the angle in degree the designated point creates with respect to the origin with x-axis. So for example if theta is 30.00 degree then the Cartesian coordinate of the intended point is (and. Assume that pi=2cos-1(0).

 

Input is terminated by a set where the value of N and R is zero.  This set should not be processed.

 

Output
For each line of input produce one line of output. This line contains an integer number which is the total area (rounded to nearest integer) of all possible triangles formed by the given N points. The judge data will be such that small precision errors will not cause the output to be different. Consider at least double-precision floating numbers to do your calculations.

 

Sample Input                                  Output for Sample Input

5 10
10.00
100.00
300.00
310.00
320.00
3 20
10.00
100.00
300.00
0 0

286

320

 



题意:输出所有三角形的面积和。

思路:暴力即可。

AC代码如下:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
using namespace std;
int n;
double R,sum,d,x[510],y[510],pi=3.14159265358979;
double x_1,x_2,y_1,y_2;
int main()
{ int i,j,k;
  while(~scanf("%d%lf",&n,&R) && n)
  { sum=0;
    for(i=1;i<=n;i++)
    { scanf("%lf",&d);
      x[i]=R*cos(d/180*pi);
      y[i]=R*sin(d/180*pi);
    }
    for(i=1;i<=n;i++)
     for(j=i+1;j<=n;j++)
     { x_1=x[j]-x[i];
       y_1=y[j]-y[i];
       for(k=j+1;k<=n;k++)
       { x_2=x[k]-x[i];
         y_2=y[k]-y[i];
         sum+=abs(x_1*y_2-x_2*y_1)/2;
       }
     }
    printf("%.0f\n",sum);
  }
}



<think>我们正在讨论Alpha Shape算法。Alpha Shape算法是一种用于从点云数据中提取边界形状的算法。它通过定义一个参数α来控制边界的紧密度,可以生成从凸包到非凸边界的各种形状。 ### 算法原理 Alpha Shape算法的核心思想是:对于一个给定的点集$S$和一个非负实数$\alpha$,我们考虑以每个点为圆心、$\alpha$为半径的圆。然后,我们检查点集中任意两点$p_i$和$p_j$,如果存在一个半径为$\alpha$的圆(不包含点集中的其他点)使得这两点位于该圆的圆周上,则我们在这两点之间连接一条边。所有这些边构成的图形就是点集$S$的$\alpha$形状。 更形式化地,两点$p_i$和$p_j$之间有一条边当且仅当存在一个半径为$\alpha$的开圆,使得该圆包含点集$S$中没有任何其他点,并且$p_i$和$p_j$位于它的边界上。 ### 实现步骤 1. **三角剖分**:首先对点集进行Delaunay三角剖分,得到所有可能的三角形。 2. **筛选边**:对于Delaunay三角剖分中的每一条边,检查是否存在一个半径为$\alpha$的圆,使得该边是Delaunay边(即存在一个圆经过该边的两个端点,且不包含其他点)。如果存在这样的圆,并且该圆的半径小于等于$\alpha$(实际上,我们通常检查该边的“空圆”半径是否小于等于$\alpha$),则保留这条边。 3. **构建形状**:所有满足条件的边构成的图形就是$\alpha$形状。 注意:实际上,我们通常通过检查Delaunay三角剖分中的每个三角形来得到边。对于每个三角形,我们可以计算其外接圆半径。如果外接圆半径小于等于$\alpha$,则这个三角形的三条边都是候选边。但是,一条边可能被多个三角形共享,因此我们还需要确保该边满足空圆性质(即外接圆内不包含其他点),这是Delaunay三角剖分所保证的。 ### 参数选择 - 当$\alpha$趋近于0时,$\alpha$形状就是点集本身。 - 当$\alpha$足够大时,$\alpha$形状就是点集的凸包。 因此,选择合适的$\alpha$值非常重要。通常,我们可以通过尝试不同的$\alpha$值,或者根据应用需求(如希望得到的边界细节程度)来确定。 ### 代码示例 以下是一个使用Python的`scipy.spatial`和`matplotlib`库实现Alpha Shape算法的简单示例: ```python import numpy as np from scipy.spatial import Delaunay import matplotlib.pyplot as plt def alpha_shape(points, alpha): """ 计算点集的alpha形状 :param points: 点集,numpy数组,形状为(n,2) :param alpha: alpha参数 :return: 构成alpha形状的边集合 """ tri = Delaunay(points) edges = set() # 遍历每个三角形 for ia, ib, ic in tri.simplices: pa, pb, pc = points[ia], points[ib], points[ic] # 计算三角形外接圆半径 a = np.linalg.norm(pb - pc) b = np.linalg.norm(pa - pc) c = np.linalg.norm(pa - pb) s = (a + b + c) / 2.0 area = np.sqrt(s*(s-a)*(s-b)*(s-c)) circum_r = a * b * c / (4.0 * area) if area != 0 else float('inf') # 如果外接圆半径小于alpha,则添加三角形的三条边 if circum_r < alpha: edges.add((ia, ib)) edges.add((ib, ic)) edges.add((ic, ia)) return edges # 生成随机点 np.random.seed(42) points = np.random.rand(30, 2) # 计算alpha形状 edges = alpha_shape(points, alpha=0.2) # 绘制点 plt.scatter(points[:,0], points[:,1], color='red') # 绘制边 for i, j in edges: plt.plot([points[i,0], points[j,0]], [points[i,1], points[j,1]], 'b-') plt.title('Alpha Shape') plt.show() ``` 注意:上述代码是一个简化版本,它假设每个三角形只要外接圆半径小于alpha,其三条边就属于alpha形状。但实际上,一条边可能属于多个三角形,而我们只关心它是否至少在一个满足条件的三角形中。因此,这个简化版本在大多数情况下是可行的,但更精确的实现可能需要考虑每条边的最小外接圆(即最小半径的空圆)。 ### 应用场景 Alpha Shape算法广泛应用于: 1. **点云处理**:从激光扫描或三维重建得到的点云中提取边界。 2. **地理信息系统**:从离散的地理位置点生成区域边界。 3. **计算机图形学**:用于形状重建和轮廓提取。 4. **生物信息学**:例如,在蛋白质结构中确定分子表面。 ### 优缺点 - **优点**:能够生成非凸边界,参数可调以控制细节程度。 - **缺点**:参数$\alpha$的选择需要经验,对于不同密度的点云可能需要不同的$\alpha$值。 ### 扩展 对于三维点云,Alpha Shape算法同样适用,但计算复杂度更高,且需要处理四面体剖分。 §§相关问题§§ 1. 如何自动选择Alpha Shape算法中的$\alpha$参数? 2. Alpha Shape算法与凸包算法有什么区别和联系? 3. 在三维点云中如何应用Alpha Shape算法? 4. Alpha Shape算法的时间复杂度是多少?</think>### Alpha Shape算法在计算几何与点云处理中的应用 Alpha Shape算法是一种用于从点云数据中提取边界形状的几何建模方法,通过参数$\alpha$控制边界紧密度,可生成从凸包到非凸边界的各种形状。 #### 算法原理 1. **基础概念** 给定点集$S \subset \mathbb{R}^2$和参数$\alpha > 0$,定义$\alpha$-ball为半径为$1/\alpha$的圆(三维中为球)。当$\alpha$-ball在点集$S$上滚动时,其边界接触的点构成$\alpha$-shape边界[^1]。 2. **数学定义** - 两点$p_i, p_j \in S$形成边当且仅当存在开球$B$满足: $$ \begin{cases} B \cap S = \emptyset \\ \partial B \cap S = \{p_i, p_j\} \\ \text{radius}(B) \leq 1/\alpha \end{cases} $$ - $\alpha$值决定边界细节: - $\alpha \to 0$:生成凸包 - $\alpha \to \infty$:得到离散点集 - 中间值:捕获非凸特征 #### 实现步骤 1. **Delaunay三角剖分** 对点集进行三角剖分,生成三角形集合$\mathcal{T}$(三维为四面体)。 2. **筛选$\alpha$-边** 对每个三角形$t \in \mathcal{T}$: ```python if circumradius(t) < 1/alpha: # 外接圆半径小于阈值 add_edges(t) # 添加三角形的边到结果集 ``` 3. **边界提取** 连接所有满足条件的边形成封闭多边形。 #### 关键应用场景 1. **点云边界提取** - 激光雷达扫描数据处理 - 建筑物轮廓重建(如图示) ```python # Python示例 (使用scipy) from scipy.spatial import Delaunay def alpha_shape(points, alpha): tri = Delaunay(points) edges = set() for ia, ib, ic in tri.simplices: pa, pb, pc = points[[ia, ib, ic]] circum_r = circumradius(pa, pb, pc) # 计算外接圆半径 if circum_r < 1/alpha: edges.add((ia, ib)); edges.add((ib, ic)); edges.add((ic, ia)) return edges ``` 2. **医学图像处理** - CT/MRI切片中器官轮廓提取 - 蛋白质分子表面重建[^2] 3. **地理信息系统** - 从离散高程点生成地形等高线 - 湖泊/森林边界数字化 4. **三维重建** - 逆向工程中的曲面重建 - 点云孔洞检测($\alpha$值过大时边界断裂) #### 参数选择策略 | $\alpha$值 | 效果 | 适用场景 | |------------|------|---------| | $0.5R_{\text{avg}}$ | 紧密贴合 | 高精度建模 | | $R_{\text{avg}}$ | 平滑边界 | 噪声点云 | | $2R_{\text{avg}}$ | 凸包近似 | 快速预览 | 其中$R_{\text{avg}}$为点平均间距,可通过最近邻距离计算。 #### 性能优化 1. **加速计算** - 使用KD-tree加速邻近搜索 - 并行处理三角剖分 2. **噪声处理** - 前置滤波:半径离群点移除 - 后置处理:Douglas-Peucker简化 3. **自适应$\alpha$** 局部密度估计: $$ \alpha(x) = \frac{1}{k}\sum_{i=1}^k \|x - \text{NN}_i(x)\| $$ #### 与其他算法对比 | 算法 | 优势 | 劣势 | |------|------|------| | **凸包** | 计算快 | 丢失凹特征 | | **滚动球法** | 物理直观 | 参数敏感 | | **Alpha Shape** | 参数可控 | 计算复杂度高 | > 图示:不同$\alpha$值下的边界效果(左:$\alpha=0.1$,中:$\alpha=0.5$,右:$\alpha=2.0$)
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