poj2653

本文详细阐述了如何使用暴力算法解决几何问题,并着重介绍了vector容器的使用方法和erase函数的作用。通过实例展示了如何通过迭代器操作vector容器来优化算法效率。

暴力题

注意vector用法,erase函数返回的是删除后的下一个元素的指针。迭代器的写法是:vector<  >::iterator i;

ContractedBlock.gifExpandedBlockStart.gifView Code
#include <iostream>
#include
<cstdlib>
#include
<cstring>
#include
<cstdio>
#include
<vector>
using namespace std;

#define maxn 100005
#define eps 1e-10

struct Point
{
double x, y;
};

struct Line
{
Point a, b;
} line[maxn];

vector
<int> stk(maxn);
int n;

void input()
{
for (int i = 0; i < n; i++)
scanf(
"%lf%lf%lf%lf", &line[i].a.x, &line[i].a.y, &line[i].b.x, &line[i].b.y);
}

bool inter(Point &a, Point &b, Point &c, Point &d)
{
if (min(a.x, b.x) > max(c.x, d.x) || min(a.y, b.y) > max(c.y, d.y) || min(c.x, d.x) > max(a.x, b.x) || min(c.y, d.y) > max(a.y, b.y))
return 0;
double h = (b.x - a.x) * (c.y - a.y) - (b.y - a.y) * (c.x - a.x);
double i = (b.x - a.x) * (d.y - a.y) - (b.y - a.y) * (d.x - a.x);
double j = (d.x - c.x) * (a.y - c.y) - (d.y - c.y) * (a.x - c.x);
double k = (d.x - c.x) * (b.y - c.y) - (d.y - c.y) * (b.x - c.x);
return h * i <= eps && j * k <= eps;
}

bool cross(Line &p, Line &q)
{
return inter(p.a, p.b, q.a, q.b);
}

void make(Line &l)
{
for (vector<int>::iterator i = stk.begin(); i < stk.end();)
{
if (cross(line[*i], l))
i
= stk.erase(i);
else
i
++;
}
}

void work()
{
for (int i = 0; i < n; i++)
{
make(line[i]);
stk.push_back(i);
}
printf(
"Top sticks: %d", stk[0] + 1);
for (vector<int>::iterator i = stk.begin() + 1; i < stk.end(); i++)
printf(
", %d", (*i) + 1);
printf(
".\n");
}

int main()
{
//freopen("t.txt", "r", stdin);
while (scanf("%d", &n), n)
{
stk.clear();
input();
work();
}
return 0;
}
【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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