POJ1127 Jack Straws

本文介绍了一种判断线段是否相交的方法,包括快速排斥试验和跨立试验,并结合并查集算法解决线段间直接或间接相连的问题。

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

给你一些线段,求出哪些线段是相连的,哪些是不相连的。相连包括间接相连,即这两条线段本身不直接相连,而是通过其它线段的连接而间接相连。

线段相交+并查集

这里主要说如何判断线段相交:快速排斥试验+跨立试验
牢记一点:研究对象一定是两条线段的四个端点

 

(快速排斥试验:只是可以证明这两条一定不相交,达到一点加速效果)
以线段P1,P2为对角线作一矩形R,再以Q1,Q2为对角线作矩形T,当两个矩形不相交的时候两条线段肯定不相交,即线段相交的必要条件时矩形相交。
矩阵相交依据:两条线段一共四个端点,x/y轴中,最小的两个端点不能属于同一条线段
min(p1.x,p2.x)<=max(q1.x,q2.x)&&
min(q1.x,q2.x)<=max(p1.x,p2.x)&&
min(p1.y,p2.y)<=max(q1.y,q2.y)&&
min(q1.y,q2.y)<=max(p1.y,p2.y)

 


(跨立试验:叉乘+点乘,保证一条线段的两端点在另一条线段的两侧)
(Q1P1xQ1Q2)*(Q1Q2xQ1P2)>0
(P1Q1xP1P2)*(P1Q2xP1P2)>0
叉乘公式:
a x b=(l,m,n)x(o,p,q)=((mq-pn),(no-lq),(lp-mo))
平面的话 a x b=(a.x,a.y,0)x(b.x,b.y,0)=(0,0,a.x*b.y-a.y-b.x)

上代码:

struct point{
int x,y;
};
struct seg{
point a,b;
}S;

int mul(point p1,p2,p3){
return (p1.x-p2.x)*(p3.y-p2.y)-(p1.y-p2.y)*(p3.x-p2.x);
}

bool insect(point p1,p2,q1,q2){
if(max(p1.x,p2.x)<min(q1.x,q2.x)||max(q1.x,q2.x)<min(p1.x,p2.x)||max((max(p1.y,p2.y)<min(q1.y,q2.y)||max(q1.y,q2.y)<min(p1.y,p2.y))return 0;
if(mul(q1,p1,p2)*mul(p2,p1,q2)<=0&&mul(p1,q2,q1)*mul(q1,q2,p2)<=0)return 1;
return 0;
}

int find(int x){
return fa[x]==x?x:fa[x]=find(fa[x]);
}
void uone(int a,b){
int t1=find(a),t2=find(b);
if(t1==t2)return;
if(rk[t1]>rk[t2])fa[t2]=t1;
else fa[t1]=t2;
if(rk[t1]==rk[t2])rk[t2]++;
}

For(i,2,n)
For(j,1,i-1)
if(find(i)!=find(j)&&insect(seg[i].a,seg[i].b,seg[j].a,seg[j].b))
uone(i,j);

 

转载于:https://www.cnblogs.com/planche/p/9419871.html

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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