1237. Number of Boomerangs

本文介绍了一种计算平面内特定回旋镖数量的方法。通过遍历所有点并使用哈希表记录每一对点之间的距离,从而计算出满足条件的回旋镖数量。文章详细解释了算法的实现细节,并提供了完整的C++代码示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

描述

Given n points in the plane that are all pairwise distinct, a "boomerang" is a tuple of points (i, j, k) such that the distance between i and j equals the distance between i and k (the order of the tuple matters).

Find the number of boomerangs. You may assume that n will be at most 500 and coordinates of points are all in the range [-10000, 10000] (inclusive).

您在真实的面试中是否遇到过这个题?  是

样例

Input:
[[0,0],[1,0],[2,0]]

Output:
2

Explanation:
The two boomerangs are [[1,0],[0,0],[2,0]] and [[1,0],[2,0],[0,0]]

没有什么特别讨巧的办法,只能是使用关联容器储存每对点之间的距离,然后再算出一共有多少组。

class Solution {
public:
    /**
     * @param points: a 2D array
     * @return: the number of boomerangs
     */
    int numberOfBoomerangs(vector<vector<int>> &points) {
        // Write your code here
        int result=0;
        for(int i=0;i<points.size();i++){
            unordered_map<int,int> m_map;
            for(int j=0;j<points.size();j++){
                int a=points[i][0]-points[j][0];
                int b=points[i][1]-points[j][1];
                ++m_map[a*a+b*b];
            }
            for(auto it=m_map.begin();it!=m_map.end();++it){
                result+=it->second*(it->second-1);
            }
        }
        return result;
    }
};


内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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