Mr. Main and Windmills (2020icpc昆明 线段相交)

探讨了在点在线段上移动过程中,从特定视角观察点的顺序变化问题。通过分析样例,提出通过判断点的连线与线段交点来确定视角变化的关键时刻,并存储所有交点按距离排序以解决第k次变化时的坐标问题。

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题目链接

题意

一个点走过一条线段,在线段的同一侧有许多点 $ (n ≤ 1000) $ ,随着时间的推移,从线段上的这个点看这些点的视角会发生变化。目光可以抽象成一条直线,顺时针扫过整个平面,然后对于每个点进入视野的时间就会有先后顺序。题目就会问 若干次 ( m ≤ 10000 ) (m ≤ 10000) (m10000) 当线段上的点走到哪个位置的时候,对于最初的第h个点第k次交换位置的时候,此时线段上的点的位置。

思路

来解释一下样例:

在起点的时候看到的点的顺序是 ( 1 , 3 ) , ( 2 , 4 ) , ( 4 , 5 ) , ( 4 , 1 ) (1,3),(2,4),(4,5),(4,1) (1,3),(2,4),(4,5),(4,1)

然后一直向终点走去

走到 ( 4 , 0 ) (4,0) (4,0) 的时候,这时候是一个临界点,可以发现 ( 4 , 1 ) , ( 4 , 4 ) (4,1),(4,4) (4,1),(4,4) 并列了,只要再向终点移动一点点,看到点的顺序就变成 ( 1 , 3 ) , ( 2 , 4 ) , ( 4 , 1 ) , ( 4 , 5 ) (1,3),(2,4),(4,1),(4,5) (1,3),(2,4),(4,1),(4,5) 了。

再往终点走一点点,发现走到 ( 2 , 4 ) , ( 4 , 1 ) (2,4) , (4,1) (2,4),(4,1) 与线段的交点时 ,再往终点走一点点,就可以发现顺序又产生变化了 ( 1 , 3 ) , ( 4 , 1 ) , ( 2 , 4 ) , ( 4 , 5 ) (1,3),(4,1),(2,4),(4,5) (1,3),(4,1),(2,4),(4,5) 这时候对于 ( 4 , 1 ) (4,1) (4,1) 这个点已经交换过两次了。

这个过程容易让人想到:对于给定点,做其余点与这个点的连线,相交于给定线段的时候,此时就会产生视角的变化。然后题目要我们给出第k次变化时点的坐标,所以就需要把所有的交点都先存起来,然后以每个点对于起点的距离作为关键字排序就好了。

代码

#include <bits/stdc++.h>
using 
### 如何预测风力发电量 #### 方法概述 为了有效预测风力发电量,可以采用多种方法和技术。这些技术涵盖了传统的统计学模型到现代的人工智能算法。 #### 自回归滑动平均(ARIMA)模型 对于短期电力负荷预报,自回归滑动平均模型是一种常用的时间序列分析工具。该模型能够捕捉时间序列中的趋势性和季节性成分,并通过调整参数来适应不同的数据特征[^2]。 #### 人工神经网络(ANN) 作为一种非线性的映射机制,人工神经网络可以从大量样本中自动提取模式并建立输入变量(如温度、湿度等气象因素)与输出目标——即风电产量间的复杂关系。此方法具有较强的泛化能力,适用于处理含有噪声的数据集。 #### 灰色预测(GM)(1,1) 当面对少量且不完全的信息时,GM(1,1)提供了一种有效的解决方案。它利用累加生成操作使原始随机序列变得规律化,从而提高了预测精度。特别适合用于描述那些只有少数几个观测点的情况下的动态过程演变规律。 #### 复合预测策略 考虑到单一模型可能无法全面覆盖所有影响因子及其相互作用的特点,有学者提出了基于权重分配原则综合考虑上述三种基本类型的复合方案。具体而言就是根据不同时间段内各子模块的表现赋予相应的重要性系数,最终得到更为精确的结果。这种方法不仅降低了单个模型固有的偏差风险,而且还能更好地反映实际情况的变化趋势。 #### BiGRU+Transformer架构 针对更复杂的场景需求,则可借助双向门控循环单元(BiGRU)+变换器(Transformers)相结合的方式来进行深层次挖掘。这类深度学习框架擅长于理解长时间跨度内的依赖结构以及周期特性,因此非常适合用来解决涉及多维时空关联的任务。整个流程通常包括但不限于以下几个方面: - **数据准备** - 收集必要的环境监测记录,比如风速、气温等等; - 对获取来的数值实施清洗整理工作,去除异常值或缺失部分; - 应用适当的技术手段完成归一化转换以便后续计算; - **特征构建** - 利用领域专业知识选取有意义的历史片段作为辅助信息源; - 创建新的衍生属性以增强表达力度; - **模型搭建** - 设计合理的网络拓扑连接方式; - 设置合适的超参配置文件指导训练进程; - **性能评估** - 计算各类量化指标衡量优劣程度; - 可视化展示效果对比图表帮助直观判断质量高低; ```python import torch.nn as nn class TSFModel(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, n_layers=2): super(TSFModel, self).__init__() # Define the layers of your model here def forward(self, x): pass def train_and_evaluate(model, criterion, optimizer, dataloaders, device='cuda'): best_loss = float('inf') for epoch in range(num_epochs): ... ```
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