Problem Triangle

本文介绍了一种求解从三角形顶部到底部的最小路径和的问题,通过动态规划的方法,自底向上更新每条边的累积权重,最终返回顶部元素即为最小路径和。

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Problem Description:

Given a triangle, find the minimum path sum from top to bottom. Each step you may move to adjacent numbers on the row below.

For example, given the following triangle

[
     [2],
    [3,4],
   [6,5,7],
  [4,1,8,3]
]

 

The minimum path sum from top to bottom is 11 (i.e., 2 + 3 + 5 + 1 = 11).

Note:
Bonus point if you are able to do this using only O(n) extra space, where n is the total number of rows in the triangle

Solution:

 1     public int minimumTotal(List<List<Integer>> triangle) {
 2         for (int i = triangle.size()- 1; i >= 0; i--) {
 3             minimumTriangle(triangle, i);
 4         }
 5         return triangle.get(0).get(0);
 6     }
 7     
 8     public void minimumTriangle(List<List<Integer>> triangle, int row) {
 9         if (row == triangle.size() - 1)
10             return;
11         int min = Integer.MAX_VALUE;
12         for (int i = 0; i < triangle.get(row).size(); i++) {
13             triangle.get(row).set(i, triangle.get(row).get(i) + Math.min(triangle.get(row+1).get(i), triangle.get(row+1).get(i+1)));
14         }
15     }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/liew/p/3815132.html

<think>首先,用户的问题是:“我想使用C++实现给定条件下的等边三角形计数问题请问C++等边三角形计数算法,基于圆周和点位置的输入”。用户指定了基于圆周和点位置的输入,所以这似乎是在二维平面上的问题,点位于一个圆周上。用户提到了“等边三角形计数问题”,意思是计数等边三角形的数量。等边三角形所有边都相等,所有角度都是60度。输入是基于圆周(circumference)和点位置的输入。所以,问题可能是:给定一些点在一个圆周上,计数所有可能的等边三角形由这些点组成的。在几何中,点位于圆周上的三角形成立等边三角形有一些特性。例如,在标准几何中,如果点在一个圆周上,它通常是关于圆周的几何问题。标准问题:给定n个不同的点均匀分布在圆周上,但不是必须是均匀的。用户没有指定点是否均匀分布。用户说“基于圆周和点位置的输入”,所以输入可能包括点的位置坐标,或者点之间的距离等。为了计算等边三角形,我需要知道点的位置。假设输入是一组点的坐标,这些点位于一个圆周上。由于点在圆周上,对于等边三角形的计数,关键是点的位置是否满足等边条件。在圆周上,一个点组成的三角形是等边当且仅当点之间的角度是120度,因为圆是正圆形。点之间的距离相同。具体来说:对于一个点分布在圆周上,三角形的顶点在圆周上,形成一个等边三角形当且仅当点之间的弧度(或角度)是120度。对于点A、B、C在圆周上,三角形ABC是等边当且仅当弦AB、BC、CA相等。对于点在一个圆周上,等边三角形的条件是点之间的中心角度是120度,因为等边三角形的每个角是60度,但在圆周上,中心角对应弦的角度。回忆:-等边三角形的所有边相等。-在圆周上,对于三个点,弦长相等当点之间的中心角相等。对于等边三角形,每个点之间的中心角应该是120度。例如,点A、B、C,如果点A到点B的弧长对应中心角120度,点B到点C,点C到A,都是120度,那么三角形ABC是等边。但由于点不一定均匀分布,我需要考虑所有可能的三点组合。算法:1.输入:点的集合,每个点有坐标(x,y),并假设这些点都在一个圆周上。2.我需要计数所有三元组(i,j,k)其中点i,j,k形成等边三角形。3.判定是否等边:计算距离d(i,j),d(j,k),d(k,i)。如果所有距离相等,则是等边三角形。但由于点是float坐标,可能需要容差,因为浮点计算可能有误差。然而,用户提到“基于圆周和点位置的输入”,所以输入可能是点的坐标。但为了高效,在圆周上点,如果点是排序的,可能可以优化。在圆周上,点可以按角度排序。标准方法:-首先,排序点,按与圆心的角度顺序。假设圆心已知或可以计算。用户输入是“基于圆周和点位置的输入”,没有指定圆心。所以,我需要先找到圆心或假设圆心在原点,或者需要推断。或许是给定的点都在圆周上,我需要计算圆心。但计算圆心可能不精确。最直接的方法是:输入是一组点,输出是等边三角形的数量。算法步骤:1.输入:向量点坐标,每个点有(x,y)。2.假设这些点都位于同一个圆周上。用户指定“基于圆周”,所以我们可以假设点是共圆的。3.为了计数等边三角形,简单的方法是三重新扫描,检查所有可能的三点组合,看是否距离相等。但时间复杂度O(n^3),n是点数,如果n大,可能慢。n个点,三元组数是C(n,3)=n(n-1)(n-2)/6,所以O(n^3)。对于大n,这不高效。可以优化:对于等边三角形,在圆周上点,等边三角形对应点之间的固定间隔。具体来说,对于点排序后,按角度θ从0到2π。然后,一个等边三角形对应点索引i,j,k,其中j=i+k,k=j+m等,但由于不一定是均匀分布,间隔可能不固定。如果点均匀分布,则等边三角形只有当点相隔n/3点时可能,但用户没说均匀分布。所以,在一般情况下,对于任意点在圆周上,我必须使用距离检查。但为了高效,或许可以计算所有点间距离,存储距离矩阵。步骤:-计算圆心:由于点都在圆周上,可以计算最小包围圆的圆心,或者拟合圆。但最小包围圆可能不准确;如果点在一个圆周上,最小包围圆就是那个圆。假设输入点都是圆周上的点,我可以计算圆心O。圆心O:对于三点可以确定圆,但多个点,需要找到最小二乘拟合圆心或类似方法。简单起见,假设输入包括圆心坐标,或者点以圆心为原点给出。但用户输入是“圆周和点位置的输入”,没有指定。所以,在实现中,我应该允许输入点坐标,然后计算圆心。或许输入是点坐标,我需要检测圆周,但那可能复杂。另一个想法:用户可能指的是点在一个圆周上,输入是点的角度或位置。但为了通用,假设输入是每个点的(x,y)坐标。在C++实现中,我应该定义点结构或类。关于等边三角形的判定:用浮点数比较,设置一个小容差ε。例如,检查|d1-d2|< ε,|d1-d3|< ε。现在,对于计数,直接三重循环。但如果n小,O(n^3)可接受;如果n大,可能需要优化。在圆周上点,由于所有点等距离圆心,弦长只取决于中心角。所以,我可以计算每个点的极角,相对于圆心。首先,找到圆心:为了找到圆心,对于点在圆周上,圆心是所有点的平均,但只如果圆心是原点;否则,需要计算。圆心可以由三点定义,但多点多,用中心点或质心。简单方法:计算点集的质心,假设圆心是质心,但由于点在圆周上,质心可能不是圆心,除非对称。更好:用几何方法,找到最小二乘拟合圆。但为了简单,在问题中,或许假设圆心已知或点以圆心为原点输入。查看用户引用:引用[1]是关于C++类中访问成员变量,没有直接帮助。引用[2]是机器学习分类,不相关。引用[3]是最小生成树,也不直接相关。用户的上一次问题:我是assistant,用户上一次是什么?历史中,用户先给出了系统指令,然后输入了这个新问题。在对话中:-系统消息(用户不可见)-然后用户消息:"参考站内引用:引用[1]:...引用[2]:...引用[3]:...上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求,请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。我想使用C++实现给定条件下的等边三角形计数问题请问C++等边三角形计数算法,基于圆周和点位置的输入"用户说“请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答”。什么上一次问题?查看整个对话:-第一条系统消息-然后用户消息(这个就是)在对话开头,是系统指令,然后是用户的这个输入。所以,没有先前的用户-助手交互。用户说的是“用户上一次的问题”,但可能指的是历史;但在上下文中,这是第一次交互或类似。用户说“参考用户上一次的问题和你的回答”,但在这个对话中,我是第一次响应。或许用户指的是先前对话,但在这里没有。所以,忽略引用,专注于问题。回到问题:C++实现等边三角形计数,基于圆周和点位置的输入。我需要描述算法和C++代码。首先,算法:输入:一组点,每个点有坐标(doublex,doubley),点都在一个圆周上。输出:等边三角形的数量,即由三点组成的等边三角形。步骤:1.找到圆心O:由于点都在圆周上,O可以是所有点的算术平均坐标,如果点均匀分布;但一般不准确。更好的方法是计算点集的质心或使用圆心拟合方法。简单起见,使用质心作为圆心近似,或者最小包围圆圆心。-例如,计算所有点的平均x和y:center_x=(sumx_i)/n,center_y=(sumy_i)/n.假设圆心在原点,或移动到原点。2.计算每个点相对于圆心的角度θ:使用atan2(y_i-center_y,x_i-center_x),得到角度在[0,2π)范围。3.排序点按角度顺序。4.然后,对于每个可能的三元组(i,j,k)其中i< j< k,计算弦长d(i,j),d(j,k),d(k,i)。但d(i,j)=2*radius*sin(Δθ/2),其中Δθ是中心角差。-由于半径相同,所有点距圆心等距,记r=distancefromOtoanypoint(averageorcomputefromonepoint).5.判断等边:如果|Δθ_ij-120|< δ,|Δθ_jk-120|< δ,|Δθ_ki-240|< δorsomething,butanglessumto360.更简单:在排序点后,对于三个点,中心角度为θ_i,θ_j,θ_k,那么弦长取决于Δθ_min=min(|θ_j-θ_i|,2π-|θ_j-θ_i|)等,但直接计算距离更容易。6.因为对于等边三角形,中心角应全部为120度,所以点之间应有角度差恰好120度。但由于点不一定是均匀分布,角度可能不是120,所以必须检查距离是否相等。在代码中,计算点i和点j之间的距离:dist(i,j)=sqrt((x_i-x_j)^2+(y_i-y_j)^2)然后对于每个三元组,计算dist(i,j),dist(j,k),dist(k,i),如果三者近似相等,则计数。时间复杂度O(n^3)。优化:当点在圆上时,等边三角形的点需要满足角度差为120度,但由于不均匀,无法固定间隔。一种更好的方法:预先计算所有点对的距离并存储在哈希表中。列出所有可能的边长。但每个等边三角形共享相同的边长,但边长可以不同,不同大小。所以,对于每个可能的边长s,找出所有距离是s的点对,然后对于每对,找出与两者距离为s的点。但在圆上,可能不高效。由于所有点等距圆心,设圆心O到点距离r,则点i和j之间的距离d_ij=2rsin(Δθ_ij/2)对于等边三角形,d_ij=d_jk=d_ki,因此sin(Δθ_ij/2)=sin(Δθ_jk/2)=sin(Δθ_ki/2)但sin不唯一,因此还是需要检查角度。直接方法对于小n可能是可行的。在C++中实现一个函数。输出应该包括代码和解释。另外,根据系统指令,生成相关问题。响应结构:我需要使用中文回答,因为系统指令5说“使用中文回答”。系统指令:"4.使用中文回答"所以整个响应用中文。响应结构:清晰,帮助用户逐步解决。开始:解释问题:计数在圆周上点组成的等边三角形数量。输入点坐标,输出计数。C++代码:定义一个点的结构,然后函数。由于点位置可能为浮点数,使用容差。伪代码:```cpp#include<iostream>#include<vector>#include<cmath>#include<algorithm>usingnamespacestd;structPoint{doublex;doubley;};//计算两点间距离doubledistance(Pointp1,Pointp2){returnsqrt((p1.x-p2.x)*(p1.x-p2.x)+(p1.y-p2.y)*(p1.y-p2.y));}//等边三角形计数函数intcountEquilateralTriangles(vector<Point>points){intcount=0;intn=points.size();doubleepsilon=1e-6;//容差用于浮点数比较//三重循环检查所有三元组for(inti=0;i< n;i++){for(intj=i+1;j< n;j++){doubled_ij=distance(points[i],points[j]);for(intk=j+1;k< n;k++){doubled_ik=distance(points[i],points[k]);doubled_jk=distance(points[j],points[k]);//检查三个距离是否相等if(abs(d_ij-d_ik)< epsilon&&abs(d_ij-d_jk)< epsilon&&abs(d_ik-d_jk)< epsilon){count++;}}}}returncount;}intmain(){//示例输入点,假设点在圆周上//例如,单位圆上的点vector<Point>points={{1,0},{0.5,sqrt(3)/2},{-0.5,sqrt(3)/2},{-1,0},{-0.5,-sqrt(3)/2},{0.5,-sqrt(3)/2}};//6个点均匀分布,应有两个等边三角形inttriangleCount=countEquilateralTriangles(points);cout<< "Numberofequilateraltriangles:"<< triangleCount<< endl;return0;}```在这个例子中,6个点均匀分布,等边三角形:对于每120度点,数量应为C(6,3)/某种方式;所有三角在均匀分布时不是等边的。对于6点,在均匀圆周上,等边三角形:每个点的间隔是60度,但等边三角形需要120度间隔。例如,点1,3,5或2,4,6对于索引0到5,点0,2,4距离相等,如果每步60度,中心角120度,d相同。点0,2,4:角度0,120,240,差值120,因此等边。同样0,2,4和1,3,5等。对于n=6,有两个这样的:点0,2,4和1,3,5。C(6,3)=20个总三角形,但只有这两个是等边。代码应该正确。在一般点中,不一定是均匀分布。在算法中,我并没有使用点在圆周上的事实,而是直接检查所有点对的距离。但用户指定点在圆周上,所以可能有些情况,但由于是输入条件,上述方法有效。对于效率,我可以使用点位置优化,但此处简单使用三重循环。现在,在响应中,解释。最后,生成相关问题。系统指令:生成相关问题。在最后。响应结构:1.解释问题。2.描述算法。3.C++代码示例。4.相关问题。中文输出。</think> ### C++等边三角形计数算法实现(基于圆周和点位置的输入) 用户的问题是关于使用C++实现等边三角形计数问题,输入基于圆周和点位置。等边三角形是指所有边长相等的三角形,其每个内角均为60度。输入是一组点的坐标(假设这些点都位于同一个圆周上),我们需要计数所有由这些点组成的等边三角形数量。 由于点是浮点坐标,计算中涉及浮点数比较时需设置容差(例如1e-6)来避免精度问题。核心算法是检查所有可能的三点组合(i, j, k),计算每对点之间的距离,并判断三个距离是否相等(在容差范围内)。如果相等,则计数加一。尽管时间复杂度为O(n^3),但它在点数量小(如n<100)时可行。对于点在圆周上这一条件,我们不需要显式计算圆心或角度,但可以优化点排序以提高效率(稍后解释)。 #### 算法步骤 1. **输入处理**: 输入是一个点集向量`vector<Point>`,其中`Point`结构包含x和y坐标。点必须位于同一个圆周上(如果点不共圆,计数可能不准确)。 2. **距离计算**: 定义辅助函数计算两点间欧氏距离。 3. **三重循环检查**: 遍历所有点对(i, j)和第三点k(索引i < j < k,避免重复计数)。计算三对距离d_ij、d_ik、d_jk。 4. **等边判定**: 如果三距离之差在容差范围内(e.g., |d_ij - d_ik| < ε, |d_ij - d_jk| < ε),则三点形成等边三角形。 5. **输出**: 返回等边三角形数量。 优化点:如果点在圆周上,我们可以先排序点(基于相对圆心的角度),但三重循环本身足够简单。对于大点集(n大),可以提前计算所有点对距离并存储到距离矩阵,但本实现采用直接方法。 #### C++代码实现 下面是完整的C++代码实现。代码包括注释、结构定义和示例输入。 ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <algorithm> // 用于排序(可选优化) using namespace std; // 定义点结构,表示点坐标 struct Point { double x; double y; // 可选的构造函数,便于初始化 Point(double x = 0.0, double y = 0.0) : x(x), y(y) {} }; // 计算两点间欧氏距离的函数 double distance(const Point& p1, const Point& p2) { double dx = p1.x - p2.x; double dy = p1.y - p2.y; return sqrt(dx*dx + dy*dy); } // 等边三角形计数函数(核心算法) int countEquilateralTriangles(vector<Point> points, double epsilon = 1e-6) { int n = points.size(); if (n < 3) { return 0; // 点数量少于3,无法形成三角形 } // 可选优化:点排序(基于圆心角度)。这里计算圆心近似值(点集质心) double center_x = 0.0, center_y = 0.0; for (const Point& p : points) { center_x += p.x; center_y += p.y; } center_x /= n; center_y /= n; // 计算每个点相对于圆心的角度 vector<double> angles; for (const Point& p : points) { double dx = p.x - center_x; double dy = p.y - center_y; double angle = atan2(dy, dx); // 返回[-π, π] if (angle < 0) angle += 2 * M_PI; // 转为[0, 2π) angles.push_back(angle); } // 按角度排序点和角度数组(使用索引配对排序) vector<int> indices(n); for (int i = 0; i < n; ++i) indices[i] = i; sort(indices.begin(), indices.end(), [&](int i, int j) { return angles[i] < angles[j]; }); vector<Point> sorted_points; for (int idx : indices) { sorted_points.push_back(points[idx]); } points = sorted_points; // 使用排序后的点(可选,提升效率但不改变计数结果) int count = 0; // 三重循环检查所有点组合 (i, j, k) 其中 i < j < k for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = i + 1; j < n; j++) { double d_ij = distance(points[i], points[j]); // 计算点i到点j的距离 for (int k = j + 1; k < n; k++) { double d_ik = distance(points[i], points[k]); // 点i到点k的距离 double d_jk = distance(points[j], points[k]); // 点j到点k的距离 // 检查三个距离是否相等(使用容差) if (abs(d_ij - d_ik) < epsilon && abs(d_ij - d_jk) < epsilon && abs(d_ik - d_jk) < epsilon) { count++; // 找到等边三角形 } } } } return count; } int main() { // 示例输入:6个点均匀分布在单位圆上(圆心在原点) vector<Point> points = { Point(1.0, 0.0), // 0度 Point(0.5, sqrt(3)/2), // 60度 Point(-0.5, sqrt(3)/2), // 120度 Point(-1.0, 0.0), // 180度 Point(-0.5, -sqrt(3)/2), // 240度 Point(0.5, -sqrt(3)/2) // 300度 }; // 调用计数函数(容差默认1e-6) int numTriangles = countEquilateralTriangles(points); cout << "Number of equilateral triangles: " << numTriangles << endl; // 输出应为2(点索引组合:如[0,2,4]和[1,3,5]) return 0; } ``` #### 代码说明 - **Point结构**: 存储点坐标(x, y)。 - **distance函数**: 计算两点间距离(使用欧氏距离公式)。 - **countEquilateralTriangles函数**: - 输入点集和容差值(默认1e-6)。 - 可选步骤:计算圆心(作为点集质心),然后排序点(基于角度),这可以利用圆周的几何特性优化索引遍历(但不是必须的,因为三重循环在排序后效率相同)。 - 三重循环遍历所有i<j<k组合,计算并比较距离。如果三距离相等(容差内),计数加一。 - **main函数示例**: - 6点均匀分布在单位圆上,应输出2个等边三角形(例如点0、2、4形成正三角形)。 - **浮点处理**: 使用容差ε处理浮点计算误差。ε可调整(e.g., 1e-6)。 - **时间复杂度**: O(n^3),适合n<100的点集。n大时需优化(如使用哈希表存储点对距离)。 #### 注意事项 - **点必须共圆**: 输入点必须位于同一个圆周上,否则距离比较可能不准确(非圆周点可能误判)。 - **优化**: 如果点均匀分布,可以固定角度差(120度)跳过计算,但本代码不假设均匀性,保持通用。 - **性能**: 对于n个点,组合数C(n,3),确保n合理以避免超时。点集大时建议使用空间索引或近似算法。 ### 相关问题 为帮助进一步学习,以下是相关问题: 1. **如何优化上述C++代码的点位置排序过程?**(例如,使用极角排序提升遍历效率或处理大点集)[^1] 2. **点在任意平面位置时,如何计数等边三角形(非圆周条件)?**(算法需适应点不在圆周上的情况)[^2] 3. **C++中如何实现最小包围圆计算以验证点是否圆周?**(输入点后先检测最小圆)[^3]
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