poj3608Bridge Across Islands(旋转卡壳)

本文介绍了一个计算两个凸多边形之间最小距离的算法,通过寻找最左侧和最右侧顶点来确定最小距离,并使用逆时针顺序重新排列多边形顶点以简化计算。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Description

Thousands of thousands years ago there was a small kingdom located in the middle of the Pacific Ocean. The territory of the kingdom consists two separated islands. Due to the impact of the ocean current, the shapes of both the islands became convex polygons. The king of the kingdom wanted to establish a bridge to connect the two islands. To minimize the cost, the king asked you, the bishop, to find the minimal distance between the boundaries of the two islands.

Input

The input consists of several test cases.
Each test case begins with two integers N, M. (3 ≤ N, M ≤ 10000)
Each of the next N lines contains a pair of coordinates, which describes the position of a vertex in one convex polygon.
Each of the next M lines contains a pair of coordinates, which describes the position of a vertex in the other convex polygon.
A line with N = M = 0 indicates the end of input.
The coordinates are within the range [-10000, 10000].

Output

For each test case output the minimal distance. An error within 0.001 is acceptable.

Sample Input
4 4
0.00000 0.00000
0.00000 1.00000
1.00000 1.00000
1.00000 0.00000
2.00000 0.00000
2.00000 1.00000
3.00000 1.00000
3.00000 0.00000
0 0

Sample Output
1.00000

分析:
用了一上午,终于A了
题解:
http://blog.youkuaiyun.com/acm_zl/article/details/12111657

我在这里再进一步解释一下代码:
这里写图片描述
这是第一个复杂一点函数,把一个凸包中的所有点变成逆时针
cross是叉积(sin),a–>b顺时针转结果是负,a–>b逆时针转结果是正

这里写图片描述
这里就是主体的计算部分了,想要强调的一点是,

p[]是数组,传入的是指针,所以不用写取地址符就可以更改p的值

这里写图片描述
solve中的第一小部分,分别找p中最靠左的点和q中最靠右的点

这里写图片描述
这一部分是最难的了:
一直奇怪为什么这里的Cross为什么不加fabs
大概是因为我们进行了两遍solve,一定有一遍让两个三角形的面积都是两个逆时针转动的向量做Cross
Cross逆时针转时值为正
那么Cross(q[mq+1]-p[mp+1],p[mp]-p[mp+1])-Cross(q[mq]-p[mp+1],p[mp]-p[mp+1]))>eps
表示mq+1代表的三角形面积大
这里写图片描述
跳出while循环的条件很明显是t<=eps
如果t<-eps,说明卡壳的两条平行线一条与边重合,一条只过一点
(为什么不是 < eps? 因为若两个面积相等,那么t < eps,但这种情况是要归到下面的)

t==eps
平行线恰好是两个多边形的边
我们就把ta三个一组拆成上面的情况,
最后返回最小值

这里写图片描述
点对边的情况

dis传入的先是边的两个端点,之后是一个单点

四种情况
这里写图片描述

这里写图片描述

注意,dis传入的先是边的两个端点,之后是一个单点,所以ds在调用dis的时候不要传错参数

这里写图片描述
再多说一句,’==’也是可以重载的,返回值是bool

这里写代码片
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<cmath>

using namespace std;

const double eps=1e-10;
const double INF=1e10;
int n,m;
struct node{
    double x,y;
    node (double xx=0,double yy=0)
    {
        x=xx;y=yy;
    }
};
node p[10005],q[10005];

double mn(double a,double b){return a>b?b:a;}
int dcmp(double x)
{
    if (fabs(x)<eps) return 0;
    else if (x>0) return 1;
    else return -1;
}

node operator +(const node &a,const node &b){return node(a.x+b.x,a.y+b.y);}
node operator -(const node &a,const node &b){return node(a.x-b.x,a.y-b.y);}
node operator *(const node &a,const double &b){return node(a.x*b,a.y*b);}
node operator /(const node &a,const double &b){return node(a.x/b,a.y/b);}
bool operator ==(const node &a,const node &b){
    return dcmp(a.x-b.x)==0&&dcmp(a.y-b.y)==0;
}

double Cross(node x,node y){return x.x*y.y-x.y*y.x;}
double Dot(node x,node y){return x.x*y.x+x.y*y.y;}

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

void change(node a[],int b)
{
    for (int i=0;i<b/2;i++)
    {
        node t=a[i];
        a[i]=a[b-i-1];
        a[b-i-1]=t;
    }
    return;
}

void work(node p[],int n,node q[],int m)
{
    int i;
    for (i=0;i<n-2;i++)
        if (dcmp(Cross(p[i+1]-p[i],p[i+2]-p[i]))>0) break;   
        else if (dcmp(Cross(p[i+1]-p[i],p[i+2]-p[i]))<0)
        {
            change(p,n);
            break;
        }
    for (i=0;i<m-2;i++)
        if (dcmp(Cross(q[i+1]-q[i],q[i+2]-q[i]))>0) break;
        else if (dcmp(Cross(q[i+1]-q[i],q[i+2]-q[i]))<0)
        {
            change(q,m);
            break;
        }
}

double len(node a){return sqrt(Dot(a,a));}

double dis(node a,node b,node p)
{
    if (a==b) return len(a-p);
    node v1=b-a,v2=p-a,v3=p-b;
    if (dcmp(Dot(v1,v2))<0) return len(v2);
    if (dcmp(Dot(v1,v3))>0) return len(v3);
    return fabs(Cross(v1,v2))/len(v1);
}

double ds(node a,node b,node c,node d)
{
    return mn(mn(dis(a,b,c),dis(a,b,d)),
             mn(dis(c,d,a),dis(c,d,b)));
}

double solve(node p[],int n,node q[],int m)
{
    int i,mp=0,mq=0;
    double ans=INF,t;
    for (i=0;i<n;i++)
        if (p[i].y<p[mp].y) mp=i;
    for (i=0;i<m;i++)
        if (q[i].y>q[mq].y) mq=i;
    p[n]=p[0];
    q[m]=q[0];
    for (i=0;i<n;i++)
    {
        while ((t=Cross(q[mq+1]-p[mp+1],p[mp]-p[mp+1])-Cross(q[mq]-p[mp+1],p[mp]-p[mp+1]))>eps)
            mq=(mq+1)%m;
        if (t<-eps) 
            ans=mn(ans,dis(p[mp],p[mp+1],q[mq]));
        else ans=mn(ans,ds(q[mq],q[mq+1],p[mp],p[mp+1]));
        mp=(mp+1)%n;
    }
    return ans;
}

int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    while (n&&m)
    {
        red(p,n,q,m);
        work(p,n,q,m);
        double a,b;
        a=solve(p,n,q,m);
        b=solve(q,m,p,n);
        printf("%0.5lf\n",mn(a,b));
        scanf("%d%d",&n,&m);
    }
    return 0;
}
<think>嗯,我现在要解决的是POJ上关于旋转和反射的题目。这类题目通常涉及几何变换,比如判断两个图形是否通过旋转或反射相互得到。首先,我需要明确题目要求,可能需要比较两组点的坐标,确定它们是否可以通过这些变换相互转换。 首先,我应该考虑旋转的情况。旋转通常涉及到绕某个点(比如原点)旋转一定的角度,比如90度、180度或者270度。对于一个点(x, y),绕原点顺时针旋转90度后的坐标会变成(y, -x),逆时针的话可能是(-y, x)。而旋转180度则会是(-x, -y)。需要确认题目中的旋转角度是哪种,可能题目会规定特定的旋转角度,比如每次90度,或者任意角度。不过POJ的题目可能更倾向于固定角度的旋转,比如四个可能的旋转角度。 然后是反射的情况,反射通常是关于某条直线对称,比如x轴、y轴、或者直线y=x、y=-x。例如,关于x轴反射,点(x, y)会变成(x, -y);关于y轴则是(-x, y);关于y=x的话会是(y, x);关于y=-x的话可能是(-y, -x)。另外,题目中可能还允许关于某条特定直线的反射,比如原点对称,这时候点变成(-x, -y),不过这其实等同于旋转180度。 接下来,我需要考虑如何判断两组点是否可以通过这些变换得到彼此。一种常见的方法是将两组点标准化,比如找到它们的最小表示形式。例如,将每个点相对于某个基准点(比如质心)进行平移,使得基准点移到原点,然后应用可能的旋转和反射,再比较处理后的点集是否相同。 具体步骤可能包括: 1. 首先检查两组的点数是否相同,如果不同直接排除。 2. 计算两组点的质心,并将所有点平移,使得质心在原点。这可以消除平移变换的影响,只考虑旋转和反射。不过需要注意,原题是否允许平移变换?如果题目中的变换仅包括旋转和反射而不包括平移,那么可能需要其他处理方式。或者题目可能允许组合变换,比如先平移后旋转,或者旋转后再平移,这时候可能需要更复杂的处理。 3. 将平移后的点集按某种方式排序,比如按极角排序,或者按坐标字典序排序,然后比较是否可以通过旋转或反射得到对方。 4. 对于旋转的情况,生成所有可能的旋转后的点集,比如每次旋转90度,共四种可能,然后看是否有与目标点集匹配的情况。 5. 对于反射的情况,生成所有可能的反射后的点集,比如关于x轴、y轴、y=x、y=-x等反射,或者可能其他轴,然后检查是否匹配。另外,反射后可能还需要再旋转,所以可能需要组合反射和旋转的可能性。 比如,假设题目是判断两个正方形是否通过旋转或反射得到。这时,正方形的四个顶点经过旋转和反射后的可能情况有多个。例如,一个正方形可能有8种对称情况(4种旋转,每种旋转后反射两种,或者反射后的四种旋转?需要具体分析)。因此,对于两组点,需要生成所有可能的变换后的版本,然后检查是否与另一组匹配。 可能的实现步骤: - 对于输入的两组点A和B,首先检查点数是否相同,否则直接输出不同。 - 将两组点的坐标分别处理,可能需要先排序,或者计算某种特征(如距离原点的距离等)。 - 然后对A的所有可能的旋转和反射变换生成所有可能的点集,看是否有与B匹配的。 但如何高效生成这些变换呢?比如,对于每个点(x,y)旋转90度的变换可以应用多次,得到四个方向。反射的话可以生成反射后的坐标,再旋转得到其他可能情况。 例如,假设允许的变换包括:旋转0度、90度、180度、270度,以及这四种旋转后的反射。那么总共有8种可能的变换方式。对于每个点,应用这8种变换后,将整个点集排序后比较是否与目标点集一致。 具体来说,可能的变换包括: 1. 原始方向(不旋转) 2. 旋转90度 3. 旋转180度 4. 旋转270度 5. 反射后不旋转(比如关于x轴反射) 6. 反射后旋转90度(相当于反射后再旋转) 7. 反射后旋转180度 8. 反射后旋转270度 或者,可能反射后的旋转等同于其他反射。例如,反射后旋转90度可能等价于另一种反射,比如关于y=x轴的反射?需要仔细分析旋转和反射的组合。 不过为了编程实现,可以枚举这8种可能的变换。对于每个点,应用这8种变换,生成对应的坐标,然后将整个点集排序(比如按x坐标升序,x相同则按y升序),然后比较变换后的点集是否与目标点集相同。 但需要注意的是,点集可能没有固定的顺序,所以在比较时需要对点集进行排序,确保顺序不影响结果。 例如,假设原问题中的两组点,每组可能有n个点。对于每个点(x,y),生成所有可能的旋转后的坐标: 旋转0度:(x, y) 旋转90度顺时针:(y, -x) 旋转180度:(-x, -y) 旋转270度顺时针:(-y, x) 或者逆时针的话顺序不同,需要明确旋转方向。例如,逆时针旋转90度的话,变换矩阵是( −y, x ),这可能需要确认。 然后反射的情况:关于x轴反射是(x, -y),关于y轴反射是(-x, y),关于原点反射是(-x, -y)(等同于旋转180度),关于y=x反射是(y, x),关于y=-x反射是(-y, -x)。 不过,可能题目中的反射是关于某条特定的线,比如关于x轴或y轴,或者关于原点,或者任意线。但通常,在编程题中,反射可能被限定为关于x轴、y轴、或某个对角线。 比如,对于反射,可能的反射轴包括x轴、y轴、直线y=x、直线y=-x。这四种反射方式。然后每个反射后的点集可能再经过四个旋转角度,所以总共有4反射 *4旋转=16种情况?或者是否反射后再旋转等同于其他变换? 例如,先反射关于x轴,再旋转90度可能等同于反射关于另一条轴。因此,可能需要枚举所有可能的组合,或者找到一组生成所有可能的变换的生成方式。 但这样的枚举可能会增加计算量,不过对于n较小的点集来说(比如n<=1000),可能还是可行的。 假设题目中的变换包括所有旋转(四个方向)和反射(四个方向),那么总共有8种可能的变换方式。例如: 对于每个点,生成以下八种可能的变换: 1. 原始位置 (x, y) 2. 旋转90度 (y, -x) 3. 旋转180度 (-x, -y) 4. 旋转270度 (-y, x) 5. 反射关于x轴 (x, -y) 然后可能不需要旋转,或者是否反射后还要考虑旋转? 或者是否反射后还可以旋转?比如,反射后的点集再旋转不同的角度,是否属于不同的变换? 比如,可能正确的做法是:允许先反射,再旋转。这样总共有反射后的四种旋转情况,以及不反射的四种旋转情况,总共有8种可能性。这时候,对于每个点,需要生成这八种可能的变换,然后将整个点集应用同一种变换后,比较是否与目标点集相同。 举个例子,假设有一个点集A,经过某个变换(旋转或反射)后变成点集B。那么需要枚举这8种可能的变换,将A中的每个点应用相同的变换,得到新的点集,然后检查是否与B相同。 具体步骤可能如下: 对于输入的两个点集A和B: 1. 检查A和B的点数是否相同。不同的话直接返回不相等。 2. 将点集A和B分别按坐标排序(比如按x升序,x相同则按y升序),这样可以消除顺序的影响。 3. 对于每一种可能的变换方式(8种),将A中的每个点应用该变换,得到新的点集A_transformed。 4. 将A_transformed排序,与排序后的B比较。如果有一个变换后的结果与B相同,则说明可以通过该变换得到,返回存在这样的变换。 5. 如果所有变换都不匹配,则返回无法通过旋转或反射得到。 但如何生成这八种变换呢? 比如,八种可能的变换包括: 不反射的情况下,四个旋转角度(0, 90, 180, 270度)。 反射的情况下(比如关于x轴反射),然后四个旋转角度。或者可能反射后的旋转等同于其他反射? 或者,另一种观点是,旋转和反射的组合可以生成八个对称变换,这对应于正方形的对称群(即二面体群D4)。这个群包括四个旋转和四个反射,总共有八个元素。因此,可能的变换方式应该是八种:四个旋转和四个反射。但这里的反射是否包括不同轴的反射? 或者,可能四个反射是相对于不同轴的,比如关于x轴、y轴、y=x、y=-x轴的反射。此时,每个反射本身可以作为一个变换,而旋转后的反射可能等同于另一个反射。例如,反射后旋转可能得到另一个反射的情况。 因此,生成八种变换的方式可能是: 四个旋转(0,90,180,270度),四个反射(关于x轴、y轴、y=x、y=-x轴),总共有八种变换。对于每一种变换,将点集应用该变换,然后比较是否与目标点集一致。 或者,是否反射后可以再旋转?例如,关于x轴反射之后,再旋转90度,是否属于另一种变换? 这个时候,可能需要生成所有可能的组合,但这样会导致更多的变换可能性。例如,反射之后再进行旋转,可能产生新的变换形式。因此,这可能会增加枚举的数量。 这时候,问题可能变得复杂。但根据POJ题目的常见处理方式,可能只需要枚举四个旋转和四个反射,共计八种变换方式即可,无需考虑反射后再旋转的组合,因为反射后再旋转可能已经被包含在这八种情况中。 例如,关于x轴反射后旋转90度,可能等同于关于y=x轴的反射,或者其他变换。这需要具体分析变换的组合。 为了简化问题,可能正确的做法是:枚举所有的八种可能的变换方式,其中四个是纯旋转,四个是纯反射,每个反射对应不同的轴。 那么,如何生成这八个变换呢? 对于每个点(x, y),八个变换后的坐标可以是: 旋转: 0度:(x, y) 90度顺时针旋转(y, -x) 180度:(-x, -y) 270度顺时针旋转(-y, x) 反射: 关于x轴反射:(x, -y) 关于y轴反射:(-x, y) 关于y=x反射:(y, x) 关于y=-x反射:(-y, -x) 这样总共有4旋转 +4反射=8种变换方式。这可能就是题目中所允许的所有变换方式。 因此,在程序中,对于每个点,生成这八种变换后的坐标,然后将整个变换后的点集排序,与目标点集比较。 例如,假设原题是POJ 1189,或者是其他题目,可能需要这样的处理方式。 接下来,我需要考虑如何实现这些变换。比如,对于每个点(x,y),生成八种可能的坐标,然后对于每一种变换类型,将整个点集的所有点应用相同的变换,得到新的点集,排序后比较是否等于目标点集。 例如,变换类型1:旋转0度,所有点保持不变。变换类型2:旋转90度,每个点变成(y, -x),等等。 但需要注意的是,当点集应用旋转或反射后,可能整体的位置会发生变化,所以需要将变换后的点集进行排序,以消除点顺序的影响。 例如,原题可能给出两组点,判断是否可以通过旋转或反射得到对方,而不管点的顺序如何。因此,在比较的时候,必须将点集按统一的方式排序。 这样,整个算法的步骤大致是: 1. 输入两组点A和B,检查点数是否相同,否则返回不相等。 2. 对两组点进行标准化处理,例如平移质心至原点,但不确定是否需要。可能题目中的变换允许平移吗?假设题目中的变换仅包括旋转和反射,不包括平移,则必须在不平移的情况下处理。或者,可能需要先平移至某个共同点,比如原点,以便比较。 3. 但如果是这样的话,可能需要将两个点集的质心平移到原点,然后再比较旋转或反射后的情况。例如,如果变换包括旋转和反射,那么可能允许平移变换吗?这需要看题意。如果题目中的变换只允许旋转和反射,那么两组点必须能够通过旋转或反射重合,而无需平移。因此,此时两组点的质心必须相同,否则不可能通过旋转或反射得到对方。因此,在比较之前,可能需要先判断两组点的质心是否相同。如果质心不同,则直接返回不相等。否则,将点集平移到质心为原点,再进行比较。 但这一步可能需要更多的分析。例如,假设原题中的变换允许任意的旋转和反射,但必须保持点集的位置,即旋转和反射是绕原点的。或者,题目中的变换可能允许绕任意的中心点旋转或反射,那么此时需要将两个点集平移到同一中心点,比如质心,然后再应用变换。这种情况下,处理起来更复杂,因为中心点可能不同。 例如,假设有一个点集A可以通过绕某个中心点旋转或反射得到点集B,那么这个中心点可能不是原点。这时候,如何找到这样的中心点,并处理变换? 这可能大大增加题目的难度。例如,POJ 1259题目可能与此相关,但不确定。 因此,必须明确题目的具体要求。例如,在POJ 1259题目"The Same Problem"中,判断两个点集是否可以通过旋转或反射得到,可能允许绕任意点的旋转或关于任意轴的反射。这种情况下,处理起来就比较复杂,因为需要考虑所有可能的旋转中心和反射轴。 此时,可能的解决方案包括: - 计算两个点集的最小包围圆,如果半径不同则不可能。 - 找到两个点集的质心,然后将它们平移到原点,再进行比较。但是,质心的位置在旋转或反射后可能发生变化吗? 例如,假设点集A绕某点旋转后得到点集B,那么它们的质心可能也会被旋转或反射。因此,质心可能无法作为基准点。因此,这种方法可能不适用。 另一种方法是,对于两个点集A和B,枚举点之间的对应关系,找到一个可能的变换,将A中的一个点映射到B中的某个点,然后验证其他点是否符合该变换。这种方法时间复杂度较高,但对于n较小的点集可能可行。 例如,假设点集A和B各有n个点。对于每个点a_i在A中,假设它对应B中的点b_j,然后计算可能的旋转或反射参数,接着验证其他点是否符合该变换。例如,如果a_i被旋转θ度到b_j,那么计算θ,并检查其他点是否也满足该旋转。这可能需要处理浮点精度问题,因为计算角度可能涉及三角函数。 或者,对于整数坐标的情况,可以尝试所有可能的变换方式。例如,对于二维平面上的点,可能的旋转变换矩阵只能是90度的整数倍,而反射则是关于坐标轴或对角线的。这时候,可能可以采用前面提到的八种变换方式,并将点集平移到某个共同点,比如第一个点的位置,然后再进行比较。 例如,可以将点集A和B分别平移到以第一个点为原点,然后比较是否可以通过八种变换之一得到对方。但这样处理的话,当第一个点不同时,可能无法正确比较。或者,可以尝试所有可能的对应关系,将A中的每个点与B中的每个点对应,作为变换后的点,然后计算变换矩阵,并验证其他点是否符合。 例如,对于点集A和B,选择一对点a1和b1,假设a1经过某个变换得到b1。然后根据这两个点计算可能的变换参数,例如旋转角度或反射轴。接着,应用该变换到其他点,看是否都对应到B中的点。 这种方法需要处理的情况较多,但可能更通用。例如,当允许任意旋转和反射时,需要找到对应的变换参数。 不过,这样的计算复杂度较高,尤其是当n较大时。因此,可能需要寻找更高效的方法。 回到原问题,可能POJ中的题目是要求绕原点旋转或者关于坐标轴反射,因此不需要考虑平移变换。这样,处理起来就比较简单。例如,假设题目中的变换是相对于原点的,那么两组点必须能够通过这八种变换中的一种得到对方。此时,只需将每个点应用这八种变换,生成变换后的点集,排序后比较即可。 例如,对于输入的两组点,分别进行以下步骤: 对于每个点(x, y): 生成八种变换后的坐标: 1. (x, y) → 不变换 2. (y, -x) → 顺时针旋转90度 3. (-x, -y)旋转180度 4. (-y, x) → 顺时针旋转270度 5. (x, -y) → 关于x轴反射 6. (-x, y) → 关于y轴反射 7. (y, x) → 关于y=x轴反射 8. (-y, -x) → 关于y=-x轴反射 然后,对于每一种变换方式(共八种),将点集A中的每个点应用该变换,得到新的点集A_transformed。然后将A_transformed排序,与排序后的B点集比较。如果存在任何一种变换方式使得两者相同,则返回存在,否则不存在。 但这样处理是否正确?例如,假设点集A通过某种变换得到B,那么对于每个点来说,变换方式必须一致。例如,所有点都必须应用相同的旋转或反射方式。例如,不能有的点旋转90度,有的点反射,这显然不行。因此,必须对所有点应用同一种变换方式,然后整体比较。 因此,正确的做法是:枚举八种可能的全局变换方式(每个点都应用同一种变换),然后检查变换后的点集是否与目标点集相同。 这样,算法的大致流程是: 输入A和B: if A和B的点数不同,返回false 将A和B中的点分别排序(例如,按x升序,x相同按y升序) 生成A的八种变换后的点集,每种变换都生成一个点集,并排序,然后检查是否与B的排序后点集相同。 如果有任意一种变换后的点集等于B,返回true,否则返回false。 但如何处理点的平移?例如,如果两个点集可以通过先平移,再旋转或反射得到对方,那么上述方法将无法处理,因为变换是绕原点进行的。此时,可能需要将点集平移到原点,例如,将每个点减去质心的坐标,然后进行比较。 因此,正确的步骤可能包括: 1. 检查点集A和B的点数是否相同,否则返回false。 2. 计算A和B的质心(平均坐标)。 3. 将A和B的所有点平移到质心为原点。 4. 将平移后的点集排序。 5. 枚举A平移后的八种变换,生成变换后的点集,并排序,然后与平移后的B点集比较。 例如,质心的计算方式是对所有点的x坐标求平均,y坐标求平均,得到质心(cx, cy)。然后每个点(x,y)平移后的坐标为(x - cx, y - cy)。这样,点集的质心被移动到原点。 这样处理的原因是,如果两个点集可以通过旋转或反射得到对方,那么它们的质心也必须相同,因为这些变换不会改变质心的位置。因此,平移后的点集必须能够通过绕原点的旋转或反射得到对方。 因此,这一步的处理是必要的,否则无法处理点集整体位置不同的情况。 例如,假设A和B是两个相同的正方形,但位置不同。那么,它们的质心不同,经过平移后,它们的点集将位于原点周围,此时可以通过旋转或反射得到对方。 因此,正确的步骤应包括平移质心到原点,然后再进行变换和比较。 这样,整个算法的步骤是: 1. 检查A和B的点数是否相同。不同则返回false。 2. 计算A的质心(cx_A, cy_A),B的质心(cx_B, cy_B)。 3. 检查A和B的质心是否相同。如果不同,则无法通过仅旋转或反射得到,因为质心必须保持相同。或者,是否允许平移?如果题目中的变换允许平移,那么可以先将点集平移到相同质心,再进行旋转或反射。例如,若允许先平移,则可以将两个点集的质心都平移到原点,然后再比较旋转或反射的可能性。 4. 平移后的A点集为每个点(x - cx_A, y - cy_A),平移后的B点集为每个点(x - cx_B, y - cy_B)。 5. 此时,如果原题中的变换允许先平移,那么平移后的两个点集必须能够通过旋转或反射得到对方。此时,将两个点集的质心都平移到原点,然后比较是否可以通过旋转或反射得到。 但原题是否允许平移呢?例如,题目可能要求判断两个点集是否通过旋转或反射变换(不允许平移)得到对方,此时必须质心相同,否则直接返回false。或者题目允许先平移后变换,此时需要将两个点集平移到原点,再比较。 因此,这一步的处理取决于题目要求。例如,POJ 1259题目要求判断两个点集是否可以通过旋转(任意角度,绕任意点)或反射(关于任意直线)得到对方。此时,质心可能不同,因为可以绕不同的点旋转,或者关于不同的直线反射,导致质心位置改变。这时候,处理起来非常复杂。 但如果是另一个题目,例如POJ 3882,可能要求变换必须保持原点,不允许平移。这时候,质心必须相同,否则无法匹配。 因此,在解决具体题目时,必须明确题目的变换是否允许平移。例如,若题目中的变换仅包括旋转和反射,不允许平移,那么必须满足两个点集的质心相同。否则,如果允许平移,那么可以通过平移质心到原点,然后再进行旋转或反射。 因此,正确的处理步骤可能包括: 假设题目允许变换包括平移、旋转、反射的组合,那么步骤可能如下: 1. 检查点数相同。 2. 将A和B的质心平移到原点,得到A'和B'。 3. 枚举A'的八种变换(四个旋转,四个反射),生成变换后的点集。 4. 检查变换后的点集是否与B'相同(允许任意顺序,因此需要排序后比较)。 这样,质心平移到原点后,剩下的旋转和反射不需要平移即可完成比较。 但如果是题目中的变换不允许平移,则必须质心相同才能有可能通过旋转或反射得到,否则直接返回false。 因此,这可能是一个关键点,需要根据具体题目来判断。例如,如果题目中允许平移,那么质心会被移动到原点,所以需要平移后的比较。否则,如果平移不被允许,那么质心必须相同,否则无法匹配。 假设现在处理的POJ题目允许平移后的旋转和反射,例如,允许先平移再变换。那么,此时平移后的点集必须能够通过旋转或反射得到对方。此时,平移后的质心都是原点,剩下的变换仅需要考虑旋转和反射。 例如,POJ 1259 "The Same Problem" 就是这样的题目,它要求判断两个点集是否可以通过旋转、平移、缩放或反射得到。但如果是仅旋转和反射,那么需要考虑是否允许平移。因此,必须查看具体题目的描述。 假设当前问题中的题目不允许平移,那么质心必须相同,否则直接返回false。如果质心相同,则将点集平移到质心为原点,然后应用变换。 回到当前的问题,用户并没有给出具体的题目编号,只是询问POJ上关于旋转和反射的题目的一般情况。因此,我需要总结常见的解题思路。 综上,解决这类题目的步骤大致如下: 1. **预处理**:确保两个点集的大小相同,否则直接否定。 2. **质心处理**:计算两个点集的质心。如果题目允许平移变换,则将点集的质心平移到原点后再比较;否则,若质心不同,直接否定。 3. **生成变换**:枚举所有可能的旋转和反射变换(通常八种)。 4. **应用变换**:对平移后的点集应用每种变换,并排序以消除顺序影响。 5. **比较点集**:检查变换后的点集是否与目标点集匹配。 在实现时,需要注意以下几点: - **精度问题**:浮点数坐标可能需要四舍五入或使用eps比较,但POJ题目可能使用整数坐标,简化处理。 - **排序方式**:点集的排序方式必须一致,通常按字典序排列。 - **变换的正确性**:确保每种变换的数学公式正确,例如旋转和反射的坐标变换。 例如,针对整数坐标的情况,处理步骤可能更简单,不需要处理浮点误差。例如,将点集平移到质心时,如果坐标是整数,而质心可能不是整数,这会导致问题。此时,可能需要将点集的平移后的坐标乘以点数,以避免浮点运算。例如,质心为(cx, cy) = (sum_x / n, sum_y / n),平移后的坐标为(x_i - cx, y_i - cy)。如果原坐标是整数,n点的情况下,sum_x和sum_y可能不是n的倍数,导致平移后的坐标为分数。此时,无法用整数处理,可能需要将所有坐标乘以n,转化为整数处理,或者在比较时允许浮点数的误差。 例如,假设点集A和B的点数都是n,质心为(sum_x_A /n, sum_y_A /n)(sum_x_B /n, sum_y_B /n)。如果允许平移,则平移后的点集的每个点坐标应为(x_i - sum_x_A /n, y_i - sum_y_A /n),而点集B的坐标则为(x_j - sum_x_B /n, y_j - sum_y_B /n)。此时,为了比较点集是否相同,需要检查是否存在旋转或反射,使得平移后的A点集变换后与平移后的B点集相同。 然而,这样的处理在编程中需要处理浮点数,而POJ的题目通常期望使用整数处理。因此,可能的解决方法是,将坐标缩放为整数,例如将所有坐标乘以n,使得平移后的坐标为整数。例如,平移后的点坐标变为(n*x_i - sum_x_A, n*y_i - sum_y_A),这样所有坐标都是整数。同样对点集B进行处理。然后,比较变换后的整数坐标是否相同。 例如,假设点集A的sum_x是Sx_A,sum_y是Sy_A,那么平移后的点坐标可以表示为 (n*x_i - Sx_A, n*y_i - Sy_A),这相当于将质心平移到原点,并缩放n倍。这样,平移后的坐标都是整数,可以避免浮点运算。 同样的处理方式应用于点集B。此时,比较两个点集的变换后的坐标是否匹配,可以通过整数运算完成,避免精度问题。 这是处理这类问题的一个常见技巧,特别是在需要避免浮点数的情况下。 例如,假设点数为n,那么平移后的坐标是n*(x_i) - Sx_A,n*y_i - Sy_A。这样,质心的坐标变为: 对于平移后的点集A,质心为 ( (sum (n*x_i - Sx_A))/n , ... ) = ( (n*sum x_i - n*Sx_A)/n , ... ) = (Sx_A - Sx_A, ...) = 0。因此,质心确实在原点,但坐标被放大了n倍。 这样处理后,比较两个点集时,只需将点集A的每个点应用变换后,与点集B的对应点(同样经过缩放和平移)进行比较。 综上所述,解决这类题目的关键是: - 确定是否允许平移变换,并相应处理质心。 - 枚举所有可能的旋转和反射变换。 - 应用变换后,正确比较点集是否相同。 最后,编写代码时需要注意以下几点: - **点的排序**:在比较之前,必须对点集进行排序,以确保点的顺序不影响结果。 - **变换的正确性**:确保每一种旋转和反射的坐标变换公式正确。 - **精度处理**:如果涉及浮点数,使用适当的比较方式,比如允许一定的误差范围(eps)。 例如,在代码中,可以这样实现: 对于每个点(x,y),枚举八种变换,生成新的坐标。例如: 变换函数可能如下: def rotate90(x, y): return (y, -x) def rotate180(x, y): return (-x, -y) def rotate270(x, y): return (-y, x) def reflect_x(x, y): return (x, -y) def reflect_y(x, y): return (-x, y) def reflect_yx(x, y): return (y, x) def reflect_ynx(x, y): return (-y, -x) 然后,生成所有八种变换后的点集: transformed = [] for each point in A: apply transform and add to transformed list 将每个变换后的点集排序后,与B的排序后的点集比较。 如果允许平移,则需要在变换前将点集平移到质心。 综上,解决POJ旋转和反射相关题目的关键在于正确枚举所有可能的变换方式,并准确比较变换后的点集是否匹配,同时处理可能的平移变换问题。</think>在POJ旋转和反射类题目中,通常需要判断两个几何图形是否可以通过旋转或反射变换相互得到。以下是解决这类问题的分步指南: --- ### **核心思路** 1. **预处理检查** - 若两点集的点数不同,直接判定不匹配。 2. **质心计算与平移** - 计算每个点集的质心 $(c_x, c_y) = \left(\frac{1}{n}\sum x_i, \frac{1}{n}\sum y_i\right)$。 - 将每个点平移到质心为原点的新坐标系,消除平移变换的影响。 - 若题目不允许平移变换(如仅允许绕原点旋转/反射),需直接比较原始坐标。 3. **枚举变换类型** - **旋转**:0°, 90°, 180°, 270°(共4种)。 - **反射**:关于x轴、y轴、直线 $y=x$、直线 $y=-x$(共4种)。 - 总共有 **8种变换** 需要枚举。 4. **应用变换并标准化** - 对平移后的点集应用每种变换,生成新坐标。 - 将变换后的点集按坐标排序(如字典序),以消除点顺序的影响。 5. **比较点集** - 若任意变换后的点集与目标点集匹配,则返回“是”;否则返回“否”。 --- ### **关键步骤详解** #### **1. 质心平移** 假设点集允许平移变换,需将每个点平移到质心为原点的坐标系: $$ (x'_i, y'_i) = (x_i - c_x, y_i - c_y) $$ #### **2. 变换公式** 对每个点 $(x, y)$,生成8种变换后的坐标: 1. **不旋转**:$(x, y)$ 2. **旋转90°**:$(y, -x)$ 3. **旋转180°**:$(-x, -y)$ 4. **旋转270°**:$(-y, x)$ 5. **反射x轴**:$(x, -y)$ 6. **反射y轴**:$(-x, y)$ 7. **反射 $y=x$**:$(y, x)$ 8. **反射 $y=-x$**:$(-y, -x)$ #### **3. 排序与比较** 将变换后的点按 $(x, y)$ 排序后,与目标点集按相同规则排序的结果逐点比较。 --- ### **代码实现要点** 1. **质心计算**:注意浮点精度问题,或通过整数缩放避免误差。 2. **变换枚举**:遍历8种变换,统一应用到所有点。 3. **排序规则**:确保两套点集的排序方式一致(如先按x升序,x相同则按y升序)。 --- ### **示例代码框架(伪代码)** ```python def is_same(A, B): if len(A) != len(B): return False n = len(A) # 计算质心 cx_A = sum(x for x, y in A) / n cy_A = sum(y for x, y in A) / n cx_B = sum(x for x, y in B) / n cy_B = sum(y for x, y in B) / n # 平移至质心为原点 A_translated = [(x - cx_A, y - cy_A) for x, y in A] B_translated = [(x - cx_B, y - cy_B) for x, y in B] # 生成B的排序后的点集 B_sorted = sorted(B_translated) # 定义8种变换 transforms = [ lambda x, y: (x, y), lambda x, y: (y, -x), lambda x, y: (-x, -y), lambda x, y: (-y, x), lambda x, y: (x, -y), lambda x, y: (-x, y), lambda x, y: (y, x), lambda x, y: (-y, -x) ] # 检查每种变换 for transform in transforms: A_transformed = [transform(x, y) for x, y in A_translated] A_sorted = sorted(A_transformed) if A_sorted == B_sorted: return True return False ``` --- ### **常见问题** 1. **精度问题**:若坐标为浮点数,需使用误差容忍(如 `1e-6`)进行比较。 2. **性能优化**:对大规模点集,预处理时可用哈希或特征值加速比较。 3. **变换组合**:某些题目可能允许组合变换(如反射后旋转),需根据题意调整枚举方式。 通过上述方法,可系统化解决POJ中涉及旋转和反射的几何变换问题。
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