// Herding Frosh (新生集会) // PC/UVa IDs: 111401/10135, Popularity: C, Success rate: average Level: 2 // Verdict: Accepted // Submission Date: 2011-11-08 // UVa Run Time: 0.112s // // 版权所有(C)2011,邱秋。metaphysis # yeah dot net // // [解题方法] // 求凸包一般常用的有两种算法,一种是 Andrew 凸包扫描算法,一种是 Graham 凸包扫描算法。两种方法 // 各有特点,Andrew 凸包扫描算法只需对坐标按 x,y 排序,仅使用一些简单的乘法,相对来说比 Graham // 凸包扫描算法来得简单,容易编写。 // // 本题中由于多了一个电话柱,简单的求凸包不能得到正确的答案,需要分两种情况。假设已经求出了所有新 // 生点集所对应的凸包,如果原点在此凸包外,那么依照题意,丝带必须绕过原点,则只需将原点加入新生点 // 集中求凸包,凸包的周长加上多余需要的两米即为答案。若原点在凸包内,则丝带可以从任意两个按相对于 // 原点极角排序的相邻点绕到电话柱子上,此时需要逐个枚举可能的长度,然后求最小值才为正确答案。如何 // 处理后一种情况是有点棘手的,有两种方法,一种是将凸包的顶点与原点相连,则各个凸包顶点与原点形成 // 了一系列 “扇面” 三角形,设某个三角形的顶点为 V1 和 V2,有两种情况,一种是有新生点落在此三角 // 形 V1V2O 内(不包括边界上),一种是此三角形内无新生点,对于后一种情况,丝带的最短长度即为原凸 // 包的周长减去线段 V1V2 的长度,再加上线段 V1O,V2O 的长度。若三角形内有新生点,则可以将这些新 // 生点分成 A,B 两部分,求原点 O,点 V1 和 A 形成的点集的部分凸包,再求原点 O,点 V2 和 B 形 // 成的点集的部分凸包,丝带的长度即为这两个部分凸包的周长加上原凸包的周长减去线段 V1V2,V1O,V2O // 的长度,注意要枚举所有可能的 A 和 B,这可以通过将在三角形 V1V2O 中的点按相对于原点的极角排序 // 然后依此选择相邻的两个点来分割 A 和 B。 // // 如果对 Graham 凸包扫描算法有深刻的理解,你可以得到原点在凸包内时,求丝带最小长度一个简便的算法。 // 先将点按照相对于原点的极角排序,然后任意选择两个相邻的点,假设为 p1,p2,按照 Graham 凸包扫描 // 算法的思想开始扫描,不过这里需要将起始点设置为原点,最后一点设置为 p2,在扫描结束时再加上点 p2, // 那么扫描所得到的 “包” 的形状恰恰就是题目所求丝带的形状。这里需要费点心思的是按相对于原点的极角 // 排序,需要分象限处理。同时需要将重复点和与原点重合的点去掉。 #include <iostream> #include <algorithm> #include <iomanip> #include <cmath> using namespace std; #define MAXPOLY 1010 #define EPSILON (1E-9) struct point { double x; double y; }; point origin = (point) { 0.0, 0.0 }; struct polygon { int vertexNumber; point vertex[MAXPOLY]; }; double calDistance(point first, point second) { return sqrt(pow(first.x - second.x, 2) + pow(first.y - second.y, 2)); } // 叉积,判断点 first,second,third 组成的两条线段的转折方向。当叉积大于 0,则形成一个右拐, // 否则共线(cp = 0)或左拐(cp > 0)。 double crossProduct(point first, point second, point third) { return (second.x - first.x) * (third.y - first.y) - (second.y - first.y) * (third.x - first.x); } // Andrew 凸包扫描算法的预排序,先按 x 坐标排序,若 x 坐标相同,则按 y 坐标排序。 bool leftLower(point first, point second) { if (first.x == second.x) return first.y < second.y; else return first.x < second.x; } // Andrew 凸包扫描算法。 void convexHull(point vertex[], int vertexNumber, polygon &container) { // 点个数小于等于三个,构成凸包。 if (vertexNumber <= 3) { for (int i = 0; i < vertexNumber; i++) container.vertex[i] = vertex[i]; container.vertexNumber = vertexNumber; return; } // 排序。 sort(vertex, vertex + vertexNumber, leftLower); point upper[MAXPOLY], lower[MAXPOLY]; int top; // 求上凸包。 upper[0] = vertex[0]; upper[1] = vertex[1]; top = 2; for (int i = 2; i < vertexNumber; i++) { upper[top] = vertex[i]; while (top >= 2 && crossProduct(upper[top - 2], upper[top - 1], upper[top]) >= 0) { upper[top - 1] = upper[top]; top--; } top++; } container.vertexNumber = 0; for (int i = 0; i < top; i++) container.vertex[container.vertexNumber++] = upper[i]; // 求下凸包。 lower[0] = vertex[vertexNumber - 1]; lower[1] = vertex[vertexNumber - 2]; top = 2; for (int i = vertexNumber - 3; i >= 0; i--) { lower[top] = vertex[i]; while (top >= 2 && crossProduct(lower[top - 2], lower[top - 1], lower[top]) >= 0) { lower[top - 1] = lower[top]; top--; } top++; } // 合并下凸包。 for (int i = 1; i < top - 1; i++) container.vertex[container.vertexNumber++] = lower[i]; } double convexHullLength(polygon &container) { double length = 0.0; for (int i = 0; i < container.vertexNumber; i++) { int j = (i + 1) % container.vertexNumber; length += calDistance(container.vertex[i], container.vertex[j]); } return length; } // 将所有点按相对于原点 O 的极角排序。 bool smallerAngle(point first, point second) { // 判断位于不同半平面时的情况。 if (first.y == 0 && second.y == 0 && first.x * second.x <= 0) return first.x > second.x; if (first.y == 0 && first.x >= 0 && second.y != 0) return true; if (second.y == 0 && second.x >= 0 && first.y != 0) return false; if (first.y * second.y < 0) return first.y > second.y; // 位于同一半平面,使用叉积判断。 double cp = crossProduct(origin, first, second); return cp > 0 || (cp == 0 && fabs(first.x) < fabs(second.x)); } // 当原点在凸包内部时,按题意求最小的丝带长度。 double minConvexHullLength(point in[], int &n) { double length = 1e20; // 移除所有重复点和原点重合的点,因为后继需要使用叉积判断转折方向,若有重复点,叉积将不 // 不能正常工作。 sort(in, in + n, leftLower); int hole = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { if (in[i].x == 0 && in[i].y == 0) continue; if (hole == 0) in[hole++] = in[i]; else if (in[hole - 1].x == in[i].x && in[hole - 1].y == in[i].y) continue; else in[hole++] = in[i]; } n = hole; // 将所有点按照相对于原点 O 的极角排序,若极角相同,按距离排序。 sort(in, in + n, smallerAngle); // 任意选取一个点 i 开始 Graham 扫描,注意扫描结束点选择为点 i - 1,最初点为原点。 polygon out; for (int i = 0; i < n; i++) { int top = 1, current = i + 1; out.vertex[0] = origin; out.vertex[1] = in[i]; while (current < (i + n)) { // 注意这里需要加上 top >= 1,因为起始时有可能会共线,回退不能没有 // 限制。 if (top >= 1 && crossProduct(out.vertex[top - 1], out.vertex[top], in[current % n]) <= 0) top--; else { top++; out.vertex[top] = in[current % n]; current++; } } // 点 i 的前一点总算在所求点之内,因为丝带需要从此点经过。 top++; out.vertex[top] = in[(i - 1 + n) % n]; out.vertexNumber = top; // 返回找到的较小值。 length = min(length, convexHullLength(out)); } return length; } int main(int ac, char *av[]) { point frosh[MAXPOLY]; polygon silk; int cases, vertexNumber, froshNumber; bool printBlankLine = false; cout.precision(2); cout.setf(ios::fixed | ios::showpoint); cin >> cases; while (cases--) { cin >> froshNumber; frosh[0] = origin; for (int i = 1; i <= froshNumber; i++) cin >> frosh[i].x >> frosh[i].y; froshNumber++; convexHull(frosh, froshNumber, silk); // 计算凸包的周长。 double minLength = convexHullLength(silk) + 2.0; // 判断原点是否在凸包的边界上,或者原点为凸包的一个顶点。 bool onPolygon = false; for (int i = 0; i < silk.vertexNumber; i++) { int j = (i + 1) % silk.vertexNumber; // 判断原点与凸包的顶点 i 和 j 是否共线。 if (fabs(crossProduct(origin, silk.vertex[i], silk.vertex[j])) <= EPSILON) { onPolygon = true; break; } } // 原点在凸包内。 if (!onPolygon) minLength = minConvexHullLength(frosh, froshNumber) + 2.0; if (printBlankLine) cout << endl; else printBlankLine = true; cout << minLength << endl; } return 0; }