P6810 「MCOI-02」Convex Hull 凸包】的更多相关文章

Link 一句话题意: 求出 \(\displaystyle\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{m}\tau(i)\tau(j)\tau(gcd(i,j))\) 前置知识 \(dirirchlet\) 卷积 这里我们只需要了解他的一个性质, \(\tau * \mu = \epsilon\), 具体证明如下: \(\tau = 1 * 1\) \(\epsilon = \mu * 1\) 对于第一个柿子,两边同时卷上一个 \(\mu\) 变成: \(\tau * \mu = 1…
题目戳我 \(\text{Solution:}\) \[\sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n \rho(i)\rho(j)\rho(\gcd(i,j)) \] \[=\sum_{d=1}^n \rho(d)\sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n \rho(i)\rho(j)\rho(\gcd(i,j))[\gcd(i,j)=d] \] \[=\sum_{d=1}^n \rho(d)\sum_{i=1}^\frac{n}{d}\sum_{j=1}^\frac{n}{d}\…
更改了一下程序的错误. Translation 找出凸包,然后逆时针输出每个点,测试数据中没有相邻的边是共线的.多测. Solution 首先推销一下作者的笔记 由此进入>>> ( 明显是一道二维凸包模板. 在这里,我们简单讲一下二维凸包. 「 在平面上能包含所有给定点的最小凸多边形叫做凸包. 其定义为:对于给定集合 \(X\) ,所有包含 \(X\) 的凸集的交集 \(S\) 被称为 \(X\) 的 凸包 . \(\qquad\qquad\) -- OI-Wiki 」 其实我们可以把凸…
凸包模板题. 之前写过拿 Graham 算法求凸包的,为了不重复/多学点知识,那这次拿 Andrew 算法求凸包吧qaq *此文章所有图片均为作者手画. Andrew 算法 假设我们有这些点: 首先把所有点以横坐标为第一关键字,纵坐标为第二关键字排序. 相对于 Graham 算法来说,Andrew 算法排序更简单,按 \(x, y\) 坐标排序,时间复杂度也更低(一般的坐标系中排序方法). 首先将 \(p_1\) 入栈. 然后也将 \(p_2\) 入栈,\(p_2\) 可能在,也可能不在,等着之…
大致题意: 给出一个点集,其中有一个点有相同的几率会被删除,求删除之后的点集够成的凸包上的点的平均数. 首先看到题目,可以考虑枚举删除的点,将其凸包上前后两点以及两点间凸包内所有点构建凸包,因为凸包内每个点 最多被访问一次,所以是O(N)的复杂度.理论上可行,但是实际上实现起来相当困难,又兴趣的可以去尝试. 这题的正解是先将所有的点求个凸包,若凸包顶点为偶数,则只需先删除凸包上的所有奇数点,然后求得一个凸包,然 后再删除凸包上偶数点,在求一次凸包,最后答案为 ans=两个凸包的顶点数+(m-1)…
#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; Mat img1, img2, img3, img4, img_result, img_gray1, img_gray2, img_gray3, img_canny1; char win1[] = "window1";char win2[] = "window2";c…
1.定义:一组平面上的点,求一个包含所有点的最小的凸多边形,就是凸包问题. 利用编程解决凸包问题,应该得到一组逆时针的顶点的顺序集合,在边上但不是顶点,则不包含在集合里. 2.机械的方法:将点所在的位置钉上钉子,用绳子围一圈,即得到凸包.但是无法进行编程. 3.假定2个几何前提: (1)只能通过逆时针的方式来穿过凸包 (2)若选择y轴上坐标最小的点(最低点)为p,其他点到p的极角,按升序排列来编号 4.基于上面的两点事实,有一种Graham scan方法 (1)选择y最小的点为P (2)使用点到…
凸包(Convex Hull) 在图形学中,凸包是一个非常重要的概念.简明的说,在平面中给出N个点,找出一个由其中某些点作为顶点组成的凸多边形,恰好能围住所有的N个点. 这十分像是在一块木板上钉了N个钉子,然后用一根绷紧的橡皮筋它们都圈起来,这根橡皮筋的形状就是所谓的凸包. 计算凸包的一个著名算法是Graham Scan法,它的时间复杂度与所采用的排序算法时间复杂度相同,通常采用线性对数算法,因此为\( O\left(N\mathrm{log}\left(N\right)\right) \).…
介绍   凸包(Convex Hull)是一个计算几何(图形学)中的概念,它的严格的数学定义为:在一个向量空间V中,对于给定集合X,所有包含X的凸集的交集S被称为X的凸包.   在图像处理过程中,我们常常需要寻找图像中包围某个物体的凸包.凸包跟多边形逼近很像,只不过它是包围物体最外层的一个凸集,这个凸集是所有能包围这个物体的凸集的交集.如下图所示: 在上图中,绿色线条所包围的凸集即为白色图形的凸包.   在opencv中,通过函数convexHulll能很容易的得到一系列点的凸包,比如由点组成的…
Monotone Chain Convex Hull(单调链凸包)算法伪代码: //输入:一个在平面上的点集P //点集 P 按 先x后y 的递增排序 //m 表示共a[i=0...m]个点,ans为要求的点; struct P { int x,y; friend int operator < (P a, P b) { if((a.x<b.x) || (a.x==b.x && a.y<b.y)) ; ; } }a[m+],ans[m+]; //判断第三点在这个直线的左侧还…