Intersection (hdu-5120)

Matt is a big fan of logo design. Recently he falls in love with logo made up by rings. The following figures are some famous examples you may know. 


A ring is a 2-D figure bounded by two circles sharing the common center. The radius for these circles are denoted by r and R (r < R). For more details, refer to the gray part in the illustration below. 


Matt just designed a new logo consisting of two rings with the same size in the 2-D plane. For his interests, Matt would like to know the area of the intersection of these two rings.
Input
The first line contains only one integer T (T ≤ 10 5), which indicates the number of test cases. For each test case, the first line contains two integers r, R (0 ≤ r < R ≤ 10). 

Each of the following two lines contains two integers x i, y i (0 ≤ x i, y i ≤ 20) indicating the coordinates of the center of each ring.
Output
For each test case, output a single line “Case #x: y”, where x is the case number (starting from 1) and y is the area of intersection rounded to 6 decimal places. 
Sample Input
2
2 3
0 0
0 0
2 3
0 0
5 0
Sample Output
Case #1: 15.707963

Case #2: 2.250778

给出两个内径和外径都相同的圆环,求出他们相交的面积

输入:r代表内径,R代表外径 (x1,y1)(x2,y2)两个圆环的圆心
输出:输出相交的面积
解题思路
这个有了两圆相交的面积的模板,所思路一下就变得非常简单,
就是两个大圆相交的面积(tmp)减去大圆和小圆相交的面积的二倍(tmp1)加上两个小圆相交的面积(tmp2);
ans=tmp-tmp1*2+tmp2;
#include <iostream> #include <cstdio> #include <cmath> using namespace std; double PI=acos(-1.0); double eps=1e-8; struct point {     double x,y; }a,b,c,d; double dist(point a,point b) {     return sqrt((a.x-b.x)*(a.x-b.x)+(a.y-b.y)*(a.y-b.y)); } double area(point c1,double r1,point c2,double r2) {     double d=dist(c1,c2);     if(r1+r2<d+eps) return 0;     if(d<fabs(r1-r2)+eps)     {         double r=min(r1,r2);         return PI*r*r;     }     double x=(d*d+r1*r1-r2*r2)/(2*d);     double t1=acos(x/r1);     double t2=acos((d-x)/r2);     return r1*r1*t1+r2*r2*t2-d*r1*sin(t1); } int main() {     int T;     scanf("%d",&T);     int cas=0;     while(T--)     {         cas++;         int r,R;         scanf("%d%d",&r,&R);         scanf("%lf%lf",&a.x,&a.y);         scanf("%lf%lf",&b.x,&b.y);         r=(double)r*1.0;         R=(double)R*1.0;         double ans=area(a,R,b,R);         //double tmp1=area(a,R,b,r);         double tmp11=area(a,r,b,R);         double tmp2=area(a,r,b,r);         //printf("%.8lf %.8lf %.8lf %.8lf\n",ans,tmp1,tmp11,tmp2);         printf("Case #%d: %.6lf\n",cas,ans+tmp2-tmp11-tmp11);     }     return 0; }

### Intersection-V0 技术文档和使用案例 #### 1. 环境设置与配置 `Intersection-V0` 是一种模拟环境,通常用于自动驾驶车辆的研究和开发。该环境中提供了多种可配置参数来调整仿真条件,这些参数能够帮助研究人员更精确地控制实验场景[^1]。 对于 `ego vehicle env` 类而言,确实存在许多可以自定义的选项,这使得用户可以根据实际需求灵活设定测试条件。具体的配置项涵盖了传感器精度、交通流密度以及天气状况等多个方面。为了获取完整的配置列表及其说明,建议查阅官方提供的最新版本的技术手册或API文档。 #### 2. 使用案例分析 在研究领域内,`Intersection-V0` 被广泛应用于以下几个方向: - **路径规划算法评估**:通过构建复杂的交叉路口情景,验证不同路径规划策略的有效性和安全性。 - **感知系统性能评测**:利用此环境中的多样化障碍物布置,考察车载摄像头和其他传感设备的工作效率及可靠性。 - **多车协同驾驶试验**:创建多个智能体共同参与的任务情境,探索车队间通信机制对整体行驶效益的影响。 下面是一个简单的 Python 示例代码片段,展示了如何初始化并运行一个基于 `Intersection-V0` 的强化学习训练循环: ```python import gymnasium as gym from stable_baselines3 import PPO env = gym.make('intersection-v0') model = PPO('MlpPolicy', env, verbose=1) # 开始训练过程 model.learn(total_timesteps=10_000) # 测试已训练好的模型表现 obs = env.reset() for i in range(1000): action, _states = model.predict(obs) obs, rewards, dones, info = env.step(action) if dones: break ```
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