POJ3714 Raid 平面最近点对

本文介绍了一种利用分治策略寻找平面上最近点对的算法实现,通过将点集分为左右两部分,递归地求解每部分的最近点对,然后在中间带内查找可能更近的点对,最终得到全局最小距离。

利用分治来求平面最近点对

只需要查后面6个点就好了

原因在于https://blog.youkuaiyun.com/liufeng_king/article/details/8484284

两个集合的话就把不同集合的设为inf就好了

 1 const db inf = 1e100;
 2 
 3 ll sqr(ll x) { return x*x; }
 4 
 5 struct point {
 6     int x,y;
 7     int f;
 8     void in() {
 9         scanf("%d%d",&x,&y);
10     }
11     point operator-(const point &b) const {
12         point ret;
13         ret.x=x-b.x;
14         ret.y=y-b.y;
15         return ret;
16     }
17     db mean() {
18         ll ret=0;
19         ret=sqr(x)+sqr(y);
20         return sqrt(ret);
21     }
22 };
23 
24 point a[N];
25 
26 db dis(point a,point b) {
27     db ret=0;
28     if(a.f==b.f) return inf;
29     ret=(a-b).mean();
30     return ret;
31 }
32 
33 bool cmp_x(point a,point b) {
34     return a.x<b.x;
35 }
36 
37 int t[N];
38 bool cmp_t(int x,int y) {
39     return a[t[x]].y<a[t[y]].y;
40 }
41 
42 db F(int l,int r) {
43     if(l==r) return inf;
44     if(l+1==r) return dis(a[r],a[l]);
45     int mid=(l+r)>>1;
46     db ans1=F(l,mid);
47     db ans2=F(mid+1,r);
48     db ans=min(ans1,ans2);
49     if(ans==0) return ans;
50     int nm=0;
51     for(int i=l;i<=r;i++) if(a[mid].x-ans<=a[i].x && a[i].x<=a[mid].x+ans) {
52         t[++nm]=i;
53     }
54     sort(t+1,t+nm+1,cmp_t);
55     for(int i=1;i<=nm;i++) {
56         for(int j=i+1;j<=min(nm,i+6);j++) {
57             db anss=dis(a[t[i]],a[t[j]]);
58             ans=min(ans,anss);
59         }
60     }
61     return ans;
62 }
63 
64 int main() {
65     int T;
66     scanf("%d",&T);
67     while(T--) {
68         int n;
69         scanf("%d",&n);
70         for(int i=1;i<=n;i++) {
71             a[i].in();
72             a[i].f=1;
73         }
74         for(int i=n+1;i<=2*n;i++) {
75             a[i].in();
76             a[i].f=2;
77         }
78         sort(a+1,a+2*n+1,cmp_x);
79         db ans=F(1,2*n);
80         printf("%.3f\n",ans);
81     }
82     return 0;
83 }
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转载于:https://www.cnblogs.com/MyGirlfriends/p/9317655.html

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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