hlg1175小陈老师、桌子、盘子【计算几何】

本文深入分析了在R尺寸的桌子上摆放多个半径为r的圆盘的可能性,通过两种策略来确定最优配置,即最大化摆放数量或最小化所需桌子尺寸。详细阐述了基于数学原理的解决方案,并提供了相应的代码实现。

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

大意:一个R的桌子能否摆下n个半径为r的盘子  要求所有的盘子靠桌子的边缘放置

分析:

两种思路 

一种是看这个桌子放这种盘子最多放多少个

一种是把这种盘子n个放在这个桌子上最少需要多大桌子半径

代码:

 1 #include <iostream>
 2 #include <cstdio>
 3 #include <cstring>
 4 #include <cmath>
 5 using namespace std;
 6 
 7 const int maxn = 105;
 8 const double PI = 3.14159265358979;
 9 
10 int eps(double x) {
11     if(fabs(x) < 1e-8) return 0;
12     if(x < 0) return -1;
13     return 1;
14 }
15 
16 int main() {
17     int n;
18     double R, r;
19     while(EOF != scanf("%d %lf %lf",&n, &R, &r) ) {
20         if(n == 1) { 
21             if(eps(R - r) >= 0) puts("YES");
22             else puts("NO");
23         } else if(n == 2) {
24             if(eps(R - 2 * r) >= 0) puts("YES");
25             else puts("NO");
26         } else {
27             double x = PI / n;
28             double y = r / sin(x) + r;
29             if(eps(R - y) >= 0) puts("YES");
30             else puts("NO");
31         }
32     }
33     return 0;
34 }
View Code
 1 #include <iostream>
 2 #include <cstdio>
 3 #include <cstring>
 4 #include <cmath>
 5 using namespace std;
 6 
 7 const int maxn = 105;
 8 const double PI = 3.14159265358979;
 9 
10 int eps(double x) {
11     if(fabs(x) < 1e-8) return 0;
12     if(x < 0) return -1;
13     return 1;
14 }
15 
16 int main() {
17     int n;
18     double R, r;
19     while(EOF != scanf("%d %lf %lf",&n, &R, &r) ) {
20         if(eps(R - 2 * r) >= 0) {
21             double x = asin(r / ( R - r ) );
22             int y = ( int )(( PI + 1e-8) / x);
23             if(y >= n) puts("YES");
24             else puts("NO");
25         } else if(eps(R - r) >= 0){
26             if(n <= 1) puts("YES"); 
27             else puts("NO");
28         } else {
29             puts("NO");
30         }
31     }
32     return 0;
33 }
View Code

 

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
YUV颜色空间与HLG(Hybrid Log-Gamma)高动态范围技术在视频处理中具有一定的协同作用。YUV是一种将图像或视频信号分解为亮度(Y)和色度(U、V)分量的颜色空间。这种分离有助于在传输和压缩过程中优化亮度和色度信息的处理,因为人眼对亮度变化的敏感度高于对色度变化的敏感度。因此,YUV格式被广泛应用于视频编码和广播系统中,如H.264、HEVC等标准[^1]。 HLG是一种高动态范围(HDR)技术,旨在提供更宽的亮度范围,从而增强图像的对比度和细节表现力。与传统的SDR(Standard Dynamic Range)相比,HLG能够呈现更真实的亮部和暗部细节,使图像看起来更加生动和自然。HLG技术通过使用一种特殊的伽玛曲线(Log-Gamma),能够在不增加额外元数据的情况下实现HDR效果,这使得它特别适合于实时广播和视频传输[^2]。 在实际应用中,YUV颜色空间与HLG技术可以结合使用以提高视频的质量。例如,在HDR视频编码过程中,视频信号通常首先被转换为YUV颜色空间,其中亮度分量(Y)可以应用HLG技术来扩展动态范围,而色度分量(U、V)则可以根据需要进行适当的处理和压缩。这种方法不仅能够保持视频的高质量,还能有效地减少数据传输所需的带宽[^1]。 此外,由于HLG技术不需要额外的元数据,它与现有的视频传输和接收设备兼容性更好。这意味着,在使用YUV颜色空间进行视频处理时,通过引入HLG技术,可以在不显著改变现有基础设施的情况下实现HDR视频的制作和播放。 综上所述,YUV颜色空间与HLG技术在视频处理中的结合,不仅能够提升视频的视觉效果,还能够适应当前视频传输和接收设备的要求,为用户提供更加优质的观看体验。 ```python # 示例代码:假设我们有一个函数用于转换视频信号到YUV颜色空间并应用HLG技术 def convert_to_YUV_and_apply_HLG(video_signal): # 转换视频信号到YUV颜色空间 yuv_video = convert_to_YUV(video_signal) # 应用HLG技术到亮度分量 hlg_yuv_video = apply_HLG(yuv_video['Y']) # 合并处理后的亮度分量与未处理的色度分量 final_video = merge_YUV(hlg_yuv_video, yuv_video['U'], yuv_video['V']) return final_video # 假设的转换函数 def convert_to_YUV(signal): # 实现RGB到YUV转换逻辑 pass # 假设的应用HLG函数 def apply_HLG(y_component): # 实现HLG技术到亮度分量 pass # 假设的合并YUV分量函数 def merge_YUV(y, u, v): # 合并YUV分量形成最终视频 pass ```
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