URAL 1020 Rope

绳绕钉子问题解析
本文探讨了一种经典的几何问题——绳子绕过钉子形成的弧线总长问题。通过计算凸包并考虑特殊情况(N=1),给出了绳子长度为2πR的证明过程。文章还提供了一个实现该计算的示例程序。

我不知道该怎么证明围在钉子周围的非直线弧总和为什么是2*PI*R。

谁能帮我证明它。。。

[报告]

    比较裸的凸包问题,只是要考虑当N=1的情况。

    把凸包算出后,直接+2*PI*R(人家都是这么做的,就AC了。所以我也这么做)。

    然后就AC。

    程序:

// TASK: 1020 Rope
const
  pi=3.1415926;
type
  point=record
          x,y:real;
        end;
var
  n:longint;
  ans,r:real;
  p:array [0..100] of point;
  s:array [0..100] of longint;
  top:longint;
 function dis(x1,y1,x2,y2:real):real;
 begin
   exit(sqrt((x2-x1)*(x2-x1)+(y2-y1)*(y2-y1)));
 end;
 function multi(p1,p2,p0:point):real;
 begin
   exit((p1.x-p0.x)*(p2.y-p0.y)-(p2.x-p0.x)*(p1.y-p0.y));
 end;
 procedure init;
 var
   i,j,k:longint;
   t:point;
  procedure quick(b,e:longint);
  var
    i,j,k:longint;
    x,t:point;
  begin
    i:=b;j:=e;
    x:=p[random(e-b+1)+b];
    while i<=j do
    begin
      while multi(p[i],x,p[1])<0 do inc(i);
      while multi(p[j],x,p[1])>0 do dec(j);
      if i<=j then
      begin
        t:=p[i];
        p[i]:=p[j];
        p[j]:=t;
        inc(i);dec(j);
      end;
    end;
    if b<j then quick(b,j);
    if i<e then quick(i,e);
  end;
 begin
 //  fillchar(p,sizeof(p),0);
   readln(n,r);
   for i:=1 to n do
     readln(p[i].x,p[i].y);
   for i:=n-1 downto 1 do
     if (p[i+1].y<p[i].y)and((p[i+1].y=p[i].y)or(p[i+1].x<p[i].x)) then
     begin
       t:=p[i+1];
       p[i+1]:=p[i];
       p[i]:=t;
     end;
   quick(2,n);
 end;
 procedure calc;
 var
   i,j,k:longint;
 begin
   if n<=1 then
   begin
     ans:=2*pi*r;
   end else begin
     ans:=0;
     fillchar(s,sizeof(s),0);
     top:=2;
     s[1]:=1;s[2]:=2;
     for i:=3 to n do
     begin
       while (top>1)and(multi(p[i],p[s[top]],p[s[top-1]])<0) do dec(top);
       inc(top);
       s[top]:=i;
     end;
     s[top+1]:=1;
 {    writeln(top);
     for i:=1 to top do
     

转载于:https://www.cnblogs.com/klarkxy/archive/2009/09/08/10017200.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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值