POJ 2653 Pick-up sticks 判断线段相交

本文介绍了一种用于判断线段是否相交的算法,并通过C++代码实现了该算法。该算法可以枚举每条线段并判断是否有其它线段与其相交。如果一条线段上没有其他线段与其相交,则将该线段标记为独立线段。

枚举每条线段 这条线段上面没有与它相交的线段

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#define eps 1e-8
#define INF 1e9
using namespace std;

const int maxn=200000+10;
int ans[1005];
int n,cnt;

typedef struct Point
{
    double x,y;
    Point() {};
    Point(double xx,double yy)
    {
        x=xx;
        y=yy;
    }
} Vector;

int sgn(double x)
{
    if(fabs(x) < eps)return 0;
    if(x < 0)return -1;
    else return 1;
}

Point pot[maxn];

double crs_prdct(Vector a,Vector b)
{
    return a.x*b.y-b.x*a.y;
}

Vector operator - (Point a,Point b)
{
    return Vector(a.x-b.x,a.y-b.y);
}

int intersect(Point p1,Point p2,Point q1,Point q2)
{
    return
        max(p1.x,p2.x) >= min(q1.x,q2.x) &&
        max(q1.x,q2.x) >= min(p1.x,p2.x) &&
        max(p1.y,p2.y) >= min(q1.y,q2.y) &&
        max(q1.y,q2.y) >= min(p1.y,p2.y) &&
        sgn(crs_prdct(q1-p1,p2-p1))*sgn(crs_prdct(q2-p1,p2-p1)) <= 0 &&
        sgn(crs_prdct(p1-q1,q2-q1))*sgn(crs_prdct(p2-q1,q2-q1)) <= 0;
}

int main()
{
//    freopen("in.txt","r",stdin);
    while(scanf("%d",&n),n)
    {
        double x1,y1,x2,y2;
        for(int i=0; i<n; i++)
        {
            scanf("%lf%lf%lf%lf",&x1,&y1,&x2,&y2);
            pot[2*i]=Point(x1,y1);
            pot[2*i+1]=Point(x2,y2);
        }
        cnt=0;
        for(int i=0; i<n; i++)
        {
            bool flag=true;
            for(int j=i+1; j<n; j++)
            {
                if(intersect(pot[2*i],pot[2*i+1],pot[2*j],pot[2*j+1]))
                {
                    flag=false;
                    break;
                }
            }
            if(flag) ans[cnt++]=i+1;
            if(cnt>1000) break;
        }
        sort(ans,ans+cnt);
        printf("Top sticks:");
        for(int i=0; i<cnt-1; i++)
            printf(" %d,",ans[i]);
        printf(" %d.\n",ans[cnt-1]);
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/pach/p/7212221.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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