Andrew算法(我确实不懂Graham)】的更多相关文章

先解释一下:这两个算法分别都是凸包问题的算法,然后Andrew是Graham的变种,速度更快,更稳定,非常优秀,介于我已经把Graham写的莫名其妙的WA了,所以我选择了这种算法! 我认为在这里,还是有必要向大家在这里先普及一下什么是凸包: 计算几何凸包 凸包:给你n个散落的点,让你求出最小的凸多边形将所有的点包括起来,或者点在边上.用到的算法是Graham或Andrew! 这里给一个链接: Graham算法详解 下面给出Andrew算法的思路 First 首先先按照x坐标大小或y坐标大小进行排…
凸包算法讲解:Click Here 题目链接:https://vjudge.net/problem/POJ-1113 题意:简化下题意即求凸包的周长+2×PI×r. 思路:用graham求凸包,模板是kuangbin的,算法复杂度O(nlogn). AC code: // Author : RioTian // Time : 20/10/21 #include <algorithm> #include <cmath> #include <cstdio> #include…
凸包:把给定点包围在内部的.面积最小的凸多边形. Andrew算法是Graham算法的变种,速度更快稳定性也更好. 首先把全部点排序.依照第一keywordx第二keywordy从小到大排序,删除反复点后得到点序列P1...Pn. 1)把P1,P2放入凸包中,凸包中的点使用栈存储 2)从p3開始,当下一个点在凸包当前前进方向(即直线p1p2)左边的时候继续: 3)否则依次删除近期增加凸包的点,直到新点在左边. 如图,新点P18在当前前进方向P10P15的右边(使用叉积推断),因此须要从凸包上删除…
凸包的概念 首先,引入凸包的概念: (有点窄的时候...图片右边可能会被吞,拉开图片看就可以了) 大概长这个样子: 那么,给定一些散点,如何快速地求出凸包呢(用在凸包上的点来表示凸包) Andrew算法流程和思想 常见的求凸包的算法有$Graham$和$Andrew$,$Andrew$是$Graham$扫描算法的变种,和$Graham$相比,$Andrew$更快,且更稳定,所以主要讲一下$Andrew$. 首先把所有点以$x$坐标为第一关键字,$y$坐标为第二关键字从小到大进行排序,可以肯定第一…
实现功能:求出二维平面内一对散点的凸包(详见Codevs 1298) 很神奇的算法——先将各个点按坐标排序,然后像我们所知的那样一路左转,求出半边的凸包,然后反过来求另一半的凸包 我以前正是因为总抱着想一步到位的想法,所以每次都跪得很惨(HansBug:事实上这次是我这辈子第一次A掉凸包题) 然后别的没了,就是凸包的基本思想 (顺便输出凸包周长C和面积S) ..] of longint; var i,j,k,l,m,n,m1,m2:longint; a:..,..] of longint; b,…
一.凸包定义 通俗的说就是:一组平面上的点,求一个包含所有点的最小凸多边形,这个最小凸多边形就是凸包. 二.Graham算法思想 概要:Graham算法的主要思想就是,最终形成的凸包,即包围所有点的凸多边形,假定多边形是按逆时针方向生成的,那么多边形内部包围的所有点与多边形每个有向边的关系都是:点在有向边的左边.依照此思想,只要找到一个出发点,然后依此出发点按逆时针方向构建多边形,并保证每加入一条有向边时,都要满足其余点都在该边的左边. ***点与线的关系定义:平面上的三点P1(x1,y1),P…
题目大意: 给出平面上若干个点的坐标,你的任务是建一个环形围墙,把所有的点围在里面,且距所有点的距离不小于l.求围墙的最小长度. 思路: 很容易得出答案就是凸包周长+以l为半径的圆的周长. 这里讲一下Andrew算法. Andrew是Graham算法的变种,而且Andrew更快,更稳定. Andrew算法思想是先将n个点按照x坐标从小到大排序(x相同按照y从小到大),得到一个序列a1,a2,...an,将a1,a2放入ch数组,从a3开始,判断点是否在凸包当前前进方向的左边,如果是,就将点加入c…
题目链接:https://vjudge.net/problem/POJ-1113 题意:简化下题意即求凸包的周长+2×PI×r. 思路:用graham求凸包,模板是kuangbin的. AC code: #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<cmath> using namespace std; ; const double PI=acos(-1.0); struct…
在学习MongoDB的过程中,有博客中写道其搭建复制集时使用了raft算法,经过简单地的搜索资料后,发现了一个特别好的网站资料.这个网站用动画的形式,非常清楚和详尽的解释了整个raft算法的精要和过程,只看了一篇就大概地了解了整个算法,确实设计的非常好,后来被算法的精妙和动画的简洁所吸引,又看了一遍.仔细想来,该算法就是人类社会的普选机制啊. 关于raft算法的一切,网站资料介绍的已经非常详尽了,我就不多介绍了.网址是:http://thesecretlivesofdata.com/raft/…
  去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.  目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:…