Sicily 1698. Hungry Cow

本文探讨了一道几何题目,涉及面积计算及其在不同情况下(如遇到或绕过木板)的处理方法。通过四种具体场景分析,展示了计算过程及结果。代码实现虽然较为粗糙,但逻辑清晰,适合对几何问题解决感兴趣的读者深入研究。

几何题

题意:题意不详说了,易懂,就是算面积,比较简单的题目

分四种情况讨论即可

1.不会碰到木板

2.不会饶过木板,但是碰到(相当于一个圆被切掉了下面一小部分)

3.绕过木板,在下方形成一个两个小圆

4.两个小圆会重叠,减去重叠的部分

匆匆忙忙写的代码,很乱,懒得修改了

 

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>

const double PI = acos(-1);
const double E = 1e-9;

double L,D,S,SS;
double a,b,oo;
double v1,v2,v3,v4;

int main()
{
   int T;
   scanf("%d",&T);
   while(T--)
   {
      scanf("%lf%lf%lf",&L,&D,&S);
      if( S<=D )
      {
         printf("%.2lf\n", PI*S*S);
         continue;
      }
      else if( S > sqrt((L/2)*(L/2)+D*D) )
      {
         a = 2*atan((L/2)/D);
         oo = 2*PI - a;
         b = PI - (PI/2-a/2);
         v1 = PI*S*S - S*S*a/2;
         SS = S - sqrt( (L/2)*(L/2) + D*D);
         v2 = SS*SS*b/2;
         v3 = 0.5*L*D;
         if(SS > L/2)  //重复部分
         {
            double c = 2*acos((L/2)/SS);
            double LL = 2*sqrt(SS*SS-(L/2)*(L/2));
            v4 = SS*SS*c/2 - 0.5*LL*(L/2);
            printf("%.2lf\n", v1 + 2*v2 + v3 - v4);
         }
         else printf("%.2lf\n", v1 + 2*v2 + v3);
      }
      else
      {
         a = 2*acos(D/S);
         oo = 2*PI - a;
         v1 = PI*S*S - S*S*a/2;
         double LL = 2*sqrt(S*S - D*D);
         v2 = 0.5 * D * LL;
         printf("%.2lf\n",v1+v2);
      }
   }
   return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/scau20110726/archive/2013/05/07/3065438.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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