poj2722

正方形拼接最大面积
本文探讨了如何利用正方形和两条射线围成的最大封闭面积问题,通过数学推导得出最优解,并提供了完整的C++代码实现。

题意:给出若干个正方形的边长,和平面直角坐标系中的两条起点在原点的射线(射线上的点表示射线),两条射线在第一象限。要求用这些正方形和这两条射线围成一块封闭的面积,求最大面积。

分析:把正方形对角线连成一条直线,排成一个斜率为-1的直线。这样才能保证面积最大。

所以现在的问题变为,已知两条射线的方向,以及三角形第三条边的斜率(斜率为-1)和长度(正方形边长和×sqrt(2))求三角形的面积(当然最终结果是三角形面积减去正方形面积的一半)

设有a,b两向量,方向是两射线方向,设ka*a为三角形的一条射线上的边,kb×b为三角形另一条射线上的边。(即将两向量适当延长)

延长后两向量的差即为第三条边的向量,由于第三条边斜率为-1,所以其对应向量的横纵坐标相等。且均等于正方形边长之和,设边长之和为a

可得方程:ka * xa - kb * xb = kb * yb - ka * ya = a

我们要求的三角形面积用叉积方法表示为:ka * xa * kb * yb - kb * xb * ka * xa

整理可得最终三角形面积为:a * a * (xa + ya) * (xb + yb) / (xa * yb - xb * ya)

View Code
#include <iostream>
#include
<cstdio>
#include
<cstdlib>
#include
<cstring>
usingnamespace std;

int n;

void swap1(double&a, double&b)
{
double t = a;
a
= b;
b
= t;
}

int main()
{
//freopen("t.txt", "r", stdin);
while (scanf("%d", &n), n)
{
double xa, ya, xb, yb;
double a =0, s =0;
scanf(
"%lf%lf%lf%lf", &xa, &ya, &xb, &yb);
if (ya / xa > yb / xb)
{
swap1(ya, yb);
swap1(xa, xb);
}
for (int i =0; i < n; i++)
{
double x;
scanf(
"%lf", &x);
a
+= x;
s
+= x * x;
}
double ans = ((xa + ya) * a * (xb + yb) / (xa * yb - xb * ya) * a - s) /2;
printf(
"%.3f\n", (double)ans);
}
return0;
}
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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