计算几何 val.3

目录

  • 计算几何 val.3
    • 自适应辛普森法
      • 定积分
      • 引入
      • 辛普森公式
      • 处理精度
      • 代码实现
      • 模板
      • 时间复杂度
      • 练习
    • 闵可夫斯基和
    • Pick定理
      • 结论
      • 例题
    • 后记

计算几何 val.3

自适应辛普森法

可以用来求多边形的面积并(圆也行)

定积分

定积分的几何意义是函数的曲线上 \(x\) 的一段区间与 \(x\) 轴围成的曲边梯形的带符号面积

表示法为
\[ \int_{a}^{b} f(x) \mathrm{d} x \]

引入

计算方法:

  1. 分成一堆小区间
    \[ \int_{a}^{b} f(x) \mathrm{d} x=\lim _{n \rightarrow \infty} \sum_{i=1}^{n} \frac{b-a}{n} f\left(a+\frac{b-a}{n} i\right) \]

  2. 牛顿-莱布尼茨公式

    如果
    \[ F^{\prime}(x)=f(x) \]

    \[ \int_{a}^{b} f(x) \mathrm{d} x=F(b)-F(a) \]
    这个可以求:\(\int_a^b(\frac 1 x)dx = \ln |b|-\ln |a|\)

    这也是连接定积分和不定积分的桥梁

对于一些难求的积分,我们可以用数值积分来求,其中常用的是自适应辛普森积分

辛普森公式

此公式用二次函数来拟合原函数
\[ \int_{a}^{b} f(x) \mathrm{d} x \approx \int_{a}^{b}\left(A x^{2}+B x+C\right) \mathrm{d} x \]

\[ =\frac{A}{3}\left(b^{3}-a^{3}\right)+\frac{B}{2}\left(b^{2}-a^{2}\right)+C(b-a) \]

\[ =\frac{2 A(b-a)\left(b^{2}+a b+a^{2}\right)+3 B(b+a)(b-a)+6 C(b-a)}{6} \]

提出\(b-a\)
\[ =\frac{(b-a)\left(2 A b^{2}+2 A a b+2 A a^{2}+3 B b+3 B a+6 C\right)}{6} \]

\[ =\frac{(b-a)\left(A a^{2}+B a+C+A b^{2}+B b+C+A a^{2}+2 A a b+A b^{2}+2 B b+2 B a+4 C\right)}{6} \]

\[ =\frac{(b-a)\left(f(a)+f(b)+A(a+b)^{2}+2 B(a+b)+4 C\right)}{6} \]

\[ =\frac{(b-a)\left(f(a)+f(b)+4\left(A\left(\frac{a+b}{2}\right)^{2}+B\left(\frac{a+b}{2}\right)+C\right)\right)}{6} \]

\[ =\frac{(b-a)\left(f(a)+f(b)+4 f\left(\frac{a+b}{2}\right)\right)}{6} \]

于是可以得到公式:
\[ \int_{a}^{b} f(x) \mathrm{d} x \approx \frac{(b-a)\left(f(a)+f(b)+4 f\left(\frac{a+b}{2}\right)\right)}{6} \]
当然,对于二次函数这是对的

对于其余情况,\(b-a\)越小,上面两个式子越接近

这种情况下我们就要调整精度

处理精度

考虑把一段长的区间分成很多段小区间求和

可是分的太少了不能满足精度要求,太多了会TLE

那么考虑什么时候停止分下去呢?

对于当前区间,求出\(ans=simpson(l,r),mid=\frac{l+r}{2}\)

然后求出对于下一层区间的答案:\(ls=simpson(l,mid),rs=simpson(mid,r)\)

注意此处mid右边不用加一,不是整数域

如果\(|ls+rs-ans|,即满足精度要求,可以停止二分

考虑到一些小的误差加起来很大,eps要设的比题目要求的小一点

而且下一层的eps是上一层的二分之一,因为有两个

代码实现

double F(...){
    ...
}
double simpson(double l,double r){
    double mid=(l+r)/2.0;
    return (r-l)/6.0*(F(l)+4.0*F(mid)+F(r));
} 
double solve(double l,double r,double ans,double eps){
    double mid=(l+r)/2.0;
    double ls=simp(l,mid),rs=simp(mid,r);
    if(fabs(ls+rs-ans)

等一下,好像实现和上面的思路不同?

if(fabs(ls+rs-ans)

\(15\)是个啥东西?

噔 噔 咚

论证,请(绝望)

最后移一下项就好了,得到ls+rs+(ls+rs-ans)/15​

模板

#include
#include
#include
#include
#include
#define db double
using namespace std;
db a,b,c,d,l,r;
db F(db x){
    return (c*x+d)/(a*x+b);
}
db simp(db l,db r){
    db mid=(l+r)/2.0;
    return (r-l)/6.0*(F(l)+4.0*F(mid)+F(r));
}
db solve(db l,db r,db ans,db eps){
    db mid=(l+r)/2.0;
    db ls=simp(l,mid),rs=simp(mid,r);
    if(fabs(ls+rs-ans)

时间复杂度

精度不能开太小,开要求精度再多2~3位都很稳

练习

找不到题啊。。

BZOJ2178

面积并:
\[ S=\int_l^rf(x)dx \]
\(f(x)\)为一条垂直于x轴的线的覆盖的长度

然后就可以用辛普森积分算了

\(f\)的话可以求出所有交点,按上点排序,O(n)枚举计算出下一条线是否和当前有交点,并计算长度

90分代码:

#include
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
#define db double
int n;
const int N = 1001;
db x[N],y[N],r[N];
const double eps=1e-3;
struct node{
    db u,d;
}p[N];
int tp;
int cmp(const node &aa,const node &bb){
    return aa.u=x[i]-r[i]&&pos<=x[i]+r[i]){
            p[++tp].u=y[i]-sqrt(r[i]*r[i]-(x[i]-pos)*(x[i]-pos));
            p[tp].d=y[i]+sqrt(r[i]*r[i]-(x[i]-pos)*(x[i]-pos));
        }
    }
    sort(p+1,p+tp+1,cmp);
    db nu=p[1].u,nd=p[1].d,ans=0;
    for(int i=2;i<=tp;i++){
        if(p[i].u<=nd){
            nd=max(nd,p[i].d);
        }else{
            ans+=(nd-nu);
            nu=p[i].u,nd=p[i].d;
        }
    }
    ans+=(nd-nu);
    return ans;
}
db simp(db l,db r){
    db mid=(l+r)*0.5;
    return (r-l)/6.0*(F(l)+4.0*F(mid)+F(r)); 
}
db solve(db l,db r,db ans,db eps){
    db mid=(l+r)*0.5;
    db ls=simp(l,mid),rs=simp(mid,r);
    if(fabs(ls+rs-ans)<15.0*eps) return ls+rs+(ls+rs-ans)/15.0;
    else return solve(l,mid,ls,eps*0.5)+solve(mid,r,rs,eps*0.5);
}
int main(){
    scanf("%d",&n);
    db ml=1926081700.1,mr=-1926081700.1;
    for(int i=1;i<=n;i++){   
        scanf("%lf%lf%lf",&x[i],&y[i],&r[i]);
        ml=min(x[i]-r[i],ml);
        mr=max(mr,x[i]+r[i]);
    }
    printf("%.3f",solve(ml,mr,simp(ml,mr),eps));
    return 0;
}

最后一个点被卡了,认识到此算法只能用来骗分。艹

闵可夫斯基和

空间中点集的和

有一些性质,比如,凸包之间的闵可夫斯基和一定是凸包

求凸包之间的闵可夫斯基和的方法:把两个凸包的每一条向量都抠出来,按照极角序排序构成新凸包

实现方法:

    pot P={-inf,-inf},Q={-inf,-inf},R={-inf,-inf};
    n=read(); 
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        a[i].x=read();a[i].y=read();
        if(dcmp(a[i].y-P.y)==0&&dcmp(a[i].x-P.x)<0)P=a[i];
        if(dcmp(a[i].y-P.y)>0)P=a[i];
        if(i!=1)f[++cnt]=a[i]-a[i-1];if(i==n)f[++cnt]=a[1]-a[i];
    }
    n=read();
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        b[i].x=read();b[i].y=read();
        if(dcmp(b[i].y-Q.y)==0&&dcmp(b[i].x-Q.x)<0)Q=b[i];
        if(dcmp(b[i].y-Q.y)>0)Q=b[i];
        if(i!=1)f[++cnt]=b[i]-b[i-1];if(i==n)f[++cnt]=b[1]-b[i];
    }
    n=read();
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        c[i].x=read();c[i].y=read();
        if(dcmp(c[i].y-R.y)==0&&dcmp(c[i].x-R.x)<0)R=c[i];
        if(dcmp(c[i].y-R.y)>0)R=c[i];
        if(i!=1)f[++cnt]=c[i]-c[i-1];if(i==n)f[++cnt]=c[1]-c[i];
    }
    sort(f+1,f+cnt+1,cmp);
    pot k=P+Q+R;p[++tot]=k;
    for(int i=1;i<=cnt;i++)
    {
        k=k+f[i];
        if(i!=cnt&&dcmp(f[i].x*f[i+1].y-f[i].y*f[i+1].x)==0)continue;
        p[++tot]=k;
    }
    tot--;k=p[1];

没有例题,抱歉

Pick定理

结论

在一个平面直角坐标系内,以整点为顶点的简单多边形,设其内部整点数为\(a\),边上(包括顶点)的整点数为\(b\),则它的面积为\(a+\frac b 2 -1\)

证明:

例题

=模板

边上的格点数=|dx|和|dy|的最大公约数

#include
#include
#include
#include
using namespace std;
int ol,x1,x2,x3,ya,yb,yc;
int gcd(int x,int y) {
    return y==0?x:gcd(y,x%y);
}
int area() {
    return abs((x2-x1)*(yc-ya)-(x3-x1)*(yb-ya))/2;
}
int cal(int x1,int ya,int x2,int yb) {
    int dx,dy;
    if(x1

后记

其实 val.2 比 val.3 难且重要

但是不重要不代表不学呀

辛普森积分还是挺实用的,我觉得

没有val.4了,最多写写做题记录

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