Description 给你一个N个点的凸多边形,求离每一个点最远的点. Input 本题有多组数据,第一行一个数T,表示数据组数. 每组数据第一行一个数N,表示凸多边形点的个数,接下来N对数,依次表示1~N这N个点的坐标,按照逆时针给出. Output 对于每组数据输出N个数,第i个数表示离第i个点最远的点的编号,如果有多个最远点,输出编号最小的. 将点倍长,若点j在点i的[i,i+n]内,w[i,j]=dis[i,j],否则w[i,j]=-dis[i,j]; 最优决策满足单调性,分治: #i

题目链接:点击打开链接 题意: 给定二维坐标上的4个点 问: 找一个点使得这个点距离4个点的距离和最小 输出距离和. 思路: 若4个点不是凸4边形.则一定是端点最优. 否则就是2条对角线的交点最优,能够简单证明一下. 对于凸4边形则先极角排序一下. #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath> #include <algorithm> using namespace std; typedef do

4447: [Scoi2015]小凸解密码 Time Limit: 20 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 150  Solved: 58[Submit][Status][Discuss] Description 小凸得到了一个密码盘,密码盘被等分成N个扇形,每个扇形上有一个数字(0-9),和一个符号(“+”或"*") 密码盘解密的方法如下: 首先,选择一个位置开始,顺时针地将数字和符号分别记在数组A和数组C巾 解密的方法如下 B0=A0 当x>0

Description 小凸得到了一个密码盘,密码盘被等分成 \(N\) 个扇形,每个扇形上有一个数字(0-9),和一个符号("+"或"*") 密码盘解密的方法如下: 首先,选择一个位置开始,顺时针地将数字和符号分别记在数组 \(A\) 和数组 \(C\) 内 解密的方法如下 \(B0=A0\) 当 \(x>0\) 时: 若 \(Cx\) 为"+",\(Bx=(Ax+Ax-1) \%10\) ,注意:\(x-1\) 是下标值 若 \(Cx\

链接:https://vijos.org/p/1002 题意:一条长度为L(L <= 1e9)的桥上有N(1<= N <= 100)颗石头.桥的起点为0终点为L.一只青蛙从0开始跳,每次跳的长度在s,t(1<= s <= t <= 10)之间.问青蛙过河最少踩到的石头的数量? 思路:区间dp的感觉很强烈..但是范围实在是太大了.并且有一种感觉就是当两颗相邻的石头之间的距离相距很远时,其中间的很大一段其实状态只是一个递推的关系,即只是传递,并没有改变一段区间的状态.并且有

题目描述 小凸晚上喜欢到操场跑步,今天他跑完两圈之后,他玩起了这样一个游戏. 操场是个凸 nn 边形, nn 个顶点按照逆时针从 00 ∼ n - 1n−1 编号.现在小凸随机站在操场中的某个位置,标记为 pp 点.将 pp点与 nn 个顶点各连一条边,形成 nn 个三角形.如果这时 pp 点, 00 号点, 11 号点形成的三角形的面 积是 nn 个三角形中最小的一个,小凸则认为这是一次正确站位. 现在小凸想知道他一次站位正确的概率是多少. 输入输出格式 输入格式: 第 11 行包含 11 个

问题描述 如何计算纬度和经度指定的两点之间的距离?为了澄清,我想要距离公里;这些点使用WGS84系统,我想了解可用方法的相对准确性.最佳解决方案 这个link可能对您有帮助,因为它详细说明了使用Haversine formula计算距离. 摘抄: This script [in Javascript] calculates great-circle distances between the two points – that is, the shortest distance over the

题目描述 小凸晚上喜欢到操场跑步,今天他跑完两圈之后,他玩起了这样一个游戏. 操场是个凸 n 边形, nn 个顶点按照逆时针从 0 ∼n−1 编号.现在小凸随机站在操场中的某个位置,标记为p点.将 p 点与 n个顶点各连一条边,形成 n个三角形.如果这时p 点, 0号点, 1号点形成的三角形的面 积是 n个三角形中最小的一个,小凸则认为这是一次正确站位. 现在小凸想知道他一次站位正确的概率是多少. 题解 我们其实是要找到一个p点,使得pp0*pp1<=ppi*ppi+1. 然后我们把上面的式子展

[BZOJ4445][Scoi2015]小凸想跑步 Description 小凸晚上喜欢到操场跑步,今天他跑完两圈之后,他玩起了这样一个游戏. 操场是个凸n边形,N个顶点按照逆时针从0-n-l编号.现在小凸随机站在操场中的某个位置,标记为P点.将P点与n个顶点各连一条边,形成N个三角形.如果这时P点,0号点,1号点形成的三角形的面积是N个三角形中最小的一个,小凸则认为这是一次正确站位. 现在小凸想知道他一次站位正确的概率是多少. Input 第1行包含1个整数n,表示操场的顶点数和游戏的次数.

1798: 小Z的城市 Time Limit: 5 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 60  Solved: 16[Submit][Status][Web Board] Description 小Z身为A国的君王,A国的所有城市都归小A所有,A国中从任意一个城市出发都能到达其他任意一个城市,每两个直接相邻的城市xi , yi之间都有一条已知长度的路径相连.A国共有n个城市(编号为1~n),被n-1条无向边相连.小Y和小X的开国功臣,但是小X擅文,小Y好武,所以他们

传送门 题意 小凸晚上喜欢到操场跑步,今天他跑完两圈之后,他玩起了这样一个游戏. 操场是个凸 $ n $ 边形,$ n $ 个顶点 $ P_i $ 按照逆时针从 $ 0 $ 至 $ n-1 $ 编号. 现在小凸随机站在操场中的某个位置,标记为 $ P $ 点.将 $ P $ 点与 $ n $ 个顶点各连一条边,形成 $ n $ 个三角形.如果这时 $ (P, P_0, P_1) $ 形成的三角形的面积是 $ n $ 个三角形中最小的一个,小凸则认为这是一次正确站位. 现在小凸想知道他一次站位正确

本文章由cartzhang编写,转载请注明出处. 所有权利保留. 文章链接: http://blog.csdn.net/cartzhang/article/details/44588097 作者:cartzhang Kinect 摄像头范围介绍和玩家舒适距离实测 一.Kinect摄像头能看到什么 Kinect的视口是作用很多,不仅仅是看到手的动作,而且可以看到完整的人像.6个人可以被追踪到,其中包括两具骨骼图像.感应器有感应颜色的RGB(红.绿.蓝)摄像头和用来测量深度的红外发射摄像头.测量的深

我需要找到距离彼此最远的两个点. 正如屏幕截图所示,我有一个包含其他两个数组的数组.一个用于X,一个用于Y坐标.确定数据中最长线的最佳方法是什么?通过这样说,我需要选择情节中最远的两个点.希望你们能帮忙.下面是一些帮助解释问题的截图. 解决方法 您可以通过观察相距最远的两个点将作为凸包中的顶点出现来避免计算成对距离.然后,您可以计算较少点之间的成对距离. 例如,在单位平方中均匀分布100个点,在我的实例中凸包中只有22个点. import numpy as np from scipy impor

1.介绍 它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,即支持向量机的学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. 2.求解过程 1.数据分类—SVM引入 假设在一个二维平面中有若干数据点(x,y),其被分为2组,假设这些数据线性可分,则需要找到一条直线将这两组数据分开.这个将两种数据分割开的直线被称作分隔超平面(separating hyperplane),当其在更加高维的空间中为超平面,在当前的二维平面为一条直线. 这样的直线可能存在很多条,则我们

航空航天尔雅 选择题1. 已经实现了<天方夜谭>中的飞毯设想.—— A——美国2. 地球到月球大约—— C 38 万公里3. 建立了航空史上第一条定期空中路线—— B——德国4. 对于孔明灯来说,最重要的是—— C——自重5. 世界公认的人类第一次重于空气的,有动力驱动的飞行器进行的载人飞行的空速是每小时—— B——46 公里6. 一战期间飞机使用的是双翼飞机—— B——双翼7. 航空业才逐渐兴起—— B——(一次世界大战后)8. 德国制造了第一架喷气式飞机—— D——德国9. 美国实现了人类

不错的 Tutorial: 从零到一学习计算机视觉:朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用 | 公开课笔记 分享人 | 叶聪(腾讯云 AI 和大数据中心高级研发工程师) 整    理 | Leo 出    品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 刚刚过去的五四青年节,你的朋友圈是否被这样的民国风照片刷屏?用户只需要在 H5 页面上提交自己的头像照片,就可以自动生成诸如此类风格的人脸比对照片,简洁操作的背后离不开计算机视觉技术和腾讯云技术的支持. 那么这个爆款应用的背后用到了哪些计

前言 复习笔记第6篇. 求直径的两种方法 树形DP: dfs(y); ans=max( ans,d[x]+d[y]+w[i] ); d[x]=max( d[x],d[y]+w[i] ); int dis=dfs( v,u )+1; if ( f[u]<dis ) g[u]=f[u],f[u]=dis; else if ( g[u]<dis ) g[u]=dis; ans=max( ans,f[u]+g[u]+1 ); return f[u]; 两次 bfs/dfs: 从任意点出发,找到最远点l

http://www.opengpu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=965&extra=page%3D1 游戏引擎剖析(Game Engine Anatomy 101) 原文作者:Jake Simpson 译者: 向海 Email:GameWorldChina@myway.com 英文原版下载 :   <ignore_js_op> Game Engine Anatomy.pdf (711.1 KB, 下载次数: 274) 第1部分: 游戏引擎

最终demo -> 3d魔方 体验方法: 浮动鼠标找到合适的位置,按空格键暂停 选择要翻转的3*3模块,找到相邻两个正方体,鼠标点击第一个正方体,并且一直保持鼠标按下的状态直到移到第二个正方体后放开,比如下图: (鼠标点击1处,然后一直移动到2处松开,中间一行的3*3模块绕图示方向发生转动) 按空格键,魔方恢复转动,继续寻找下一个要翻动的目标 示意图如下(请尽量使用chrome): 正方体绘制回顾 Canvas之蛋疼的正方体绘制体验 说到了如何用canvas在画布上绘制三维效果的正方体,并且最终

一.相关类 MCvMoments inv_sqrt_m00 m00!=0?1/sqrt(m00):0 m00  spatial moments m01, m02, m03, m10, m11 m12, m21, m30, mu02, mu03 mu11, mu12, mu20, mu21, mu30 MCvHuMoments hu1 Hu ivnariants hu2, hu3, hu4, hu5, hu6, hu7 public static void cvMoments( IntPtr ar

课程文本分类project SVM算法入门 转自:http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html (一)SVM的简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本.非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]. 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息