graham算法求解凸包

Graham凸包算法简介

凸包真是一个神奇的算法.. 概念凸包,我理解为凸多边形叉积对于向量AB和向量BC,记向量AB*向量BC = AB * BC * sin ∠ABC,而叉积的绝对值其实就是S△ABC/2 对于平面上的一些点,我们要求凸包上所有的点,可以使用Graham算法时间复杂度O(nlogn) 思路先找到最左下的点,把其他的点按叉积排序.然后维护一个堆栈,每次利用叉积和栈顶比较判断当前枚举到的点是否是凸包上的点,是则弹出栈顶元素具体算法Click here 周长直接所有相邻两点距离相加面积多边

nyoj-78-圈水池（Graham算法求凸包）

题目链接 /* Name:nyoj-78-圈水池 Copyright: Author: Date: 2018/4/27 9:52:48 Description: Graham求凸包 zyj大佬的模板,改个输出就能用 */ #include <cstring> #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> using namespace std; struct point{ double

[poj1113][Wall] (水平序+graham算法求凸包)

Description Once upon a time there was a greedy King who ordered his chief Architect to build a wall around the King's castle. The King was so greedy, that he would not listen to his Architect's proposals to build a beautiful brick wall with a perfec

平面凸包Graham算法

板题hdu1348Wall 平面凸包问题是计算几何中的一个经典问题具体就是给出平面上的多个点,求一个最小的凸多边形,使得其包含所有的点具体形象就类似平面上有若干柱子,一个人用绳子从外围将其紧紧缠绕一圈 Graham算法直接讲算法我们将所有点排序,分别求出上凸壳和下凸壳,合起来就是凸包以上凸壳为例子,我们先将最左边的点加入凸包[可以想象,最左侧的点一定在凸包上] 之后向后查找: 1.若当前凸包内只有一点,那么加入新的点 2.如果当前凸包内不止一个点,检验新加入的点与凸包最后一个点所在直线

（模板）graham扫描法、andrew算法求凸包

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

Graham算法—二维点集VC++实现

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

（模板）poj1113（graham扫描法求凸包）

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

跳跃的舞者，舞蹈链（Dancing Links）算法——求解精确覆盖问题

精确覆盖问题的定义:给定一个由0-1组成的矩阵,是否能找到一个行的集合,使得集合中每一列都恰好包含一个1 例如:如下的矩阵就包含了这样一个集合(第1.4.5行) 如何利用给定的矩阵求出相应的行的集合呢?我们采用回溯法矩阵1: 先假定选择第1行,如下所示: 如上图中所示,红色的那行是选中的一行,这一行中有3个1,分别是第3.5.6列. 由于这3列已经包含了1,故,把这三列往下标示,图中的蓝色部分.蓝色部分包含3个1,分别在2行中,把这2行用紫色标示出来根据定义,同一列的1只能有1个,故紫色的

基于粒子群算法求解求解TSP问题（JAVA）

一.TSP问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商问题,又译为旅行推销员问题.货郎担问题,是数学领域中著名问题之一.假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市.路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值. TSP问题是一个组合优化问题.该问题可以被证明具有NPC计算复杂性.TSP问题可以分为两类,一类是对称TSP问题(Symmetric TSP),另一类是非对称问题

隐马尔科夫模型HMM（三）鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题,这个问题在HMM三个问题里算是最复杂的.在研究这个问题之前,建议先阅读这个系列的前两篇以熟悉HMM模型和HMM的前向后向算法,以及EM算法原理总结,这些在本篇里会用到.在李航的<统计学习方法>中,这个算法的讲解只考虑了单个观测

EM 算法求解高斯混合模型python实现

注:本文是对<统计学习方法>EM算法的一个简单总结. 1. 什么是EM算法? 引用书上的话: 概率模型有时既含有观测变量,又含有隐变量或者潜在变量.如果概率模型的变量都是观测变量,可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数,但是当模型含有隐藏变量时,就不能简单使用这些方法了.EM算法就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法,或者极大似然后验概率估计法. 2. EM 算法的一个小例子:三硬币模型假设有3枚硬币,记作A,B,C.这些硬币的正面出现的概率分别为\(\pi\).\

算法实践——舞蹈链（Dancing Links）算法求解数独

在“跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题”一文中介绍了舞蹈链(Dancing Links)算法求解精确覆盖问题. 本文介绍该算法的实际运用,利用舞蹈链(Dancing Links)算法求解数独在前文中可知,舞蹈链(Dancing Links)算法在求解精确覆盖问题时效率惊人. 那利用舞蹈链(Dancing Links)算法求解数独问题,实际上就是下面一个流程 1.把数独问题转换为精确覆盖问题 2.设计出数据矩阵 3.用舞蹈链(Dancing Links)算法

HDU 3613 Best Reward（拓展KMP算法求解）

题目链接: https://cn.vjudge.net/problem/HDU-3613 After an uphill battle, General Li won a great victory. Now the head of state decide to reward him with honor and treasures for his great exploit. One of these treasures is a necklace made up of 26 differe

基于贪心算法求解TSP问题（JAVA）

概述前段时间在搞贪心算法,为了举例,故拿TSP来开刀,写了段求解算法代码以便有需之人,注意代码考虑可读性从最容易理解角度写,没有优化,有需要可以自行优化! 详细代码下载:http://www.demodashi.com/demo/10267.html 前段时间在搞贪心算法,为了举例,故拿TSP来开刀,写了段求解算法代码以便有需之人,注意代码考虑可读性从最容易理解角度写,没有优化,有需要可以自行优化! 一.TPS问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商

斯坦福大学机器学习，EM算法求解高斯混合模型

斯坦福大学机器学习,EM算法求解高斯混合模型.一种高斯混合模型算法的改进方法---将聚类算法与传统高斯混合模型结合起来的建模方法, 并同时提出的运用距离加权的矢量量化方法获取初始值,并采用衡量相似度的方法来融合高斯分量.从对比结果可以看出,基于聚类的高斯混合模型的说话人识别相对于传统的高斯混合模型在识别率上有所提高. ------------------------------ 高斯模型有单高斯模型(SGM)和混合高斯模型(GMM)两种. (1)单高斯模型: 为简单起见,阈值t的选取一般靠经验值

利用HTML5 Canvas和Javascript实现的蚁群算法求解TSP问题演示

HTML5提供了Canvas对象,为画图应用提供了便利. Javascript可执行于浏览器中, 而不须要安装特定的编译器: 基于HTML5和Javascript语言, 可随时编写应用, 为算法測试带来便利. 针对TSP问题, 编写了Ant colony algorithm, 用于演示该算法, tsp_ant_colony_algorithm.html代码例如以下: <html> <head> <meta charset = "utf-8" / >

基于爬山算法求解TSP问题（JAVA）

一.TSP问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商问题,又译为旅行推销员问题.货郎担问题,是数学领域中著名问题之一.假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市.路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值. TSP问题是一个组合优化问题.该问题可以被证明具有NPC计算复杂性.TSP问题可以分为两类,一类是对称TSP问题(Symmetric TSP),另一类是非对称问题

转载 - 算法实践——舞蹈链（Dancing Links）算法求解数独

出处:http://www.cnblogs.com/grenet/p/3163550.html 在“跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题”一文中介绍了舞蹈链(Dancing Links)算法求解精确覆盖问题. 本文介绍该算法的实际运用,利用舞蹈链(Dancing Links)算法求解数独在前文中可知,舞蹈链(Dancing Links)算法在求解精确覆盖问题时效率惊人. 那利用舞蹈链(Dancing Links)算法求解数独问题,实际上就是下面一个流程 1.

转载 - 跳跃的舞者，舞蹈链（Dancing Links）算法——求解精确覆盖问题

出处:http://www.cnblogs.com/grenet/p/3145800.html 精确覆盖问题的定义:给定一个由0-1组成的矩阵,是否能找到一个行的集合,使得集合中每一列都恰好包含一个1 例如:如下的矩阵就包含了这样一个集合(第1.4.5行) 如何利用给定的矩阵求出相应的行的集合呢?我们采用回溯法矩阵1: 先假定选择第1行,如下所示: 如上图中所示,红色的那行是选中的一行,这一行中有3个1,分别是第3.5.6列. 由于这3列已经包含了1,故,把这三列往下标示,图中的蓝色部分.蓝

使用CORDIC算法求解角度正余弦及Verilog实现

本文是用于记录在了解和学习CORDIC算法期间的收获,以供日后自己及他人参考:并且附上了使用Verilog实现CORDIC算法求解角度的正弦和余弦的代码.简单的testbench测试代码.以及在Modelsim下的仿真结果. 本文主要参考了: [1]https://www.cnblogs.com/aikimi7/p/3929592.html (cordic算法的verilog实现及modelsim仿真) [2]https://www.cnblogs.com/qiweiwang/archive/2

Graham's Scan法求解凸包问题

概念凸包(Convex Hull)是一个计算几何(图形学)中的概念.用不严谨的话来讲,给定二维平面上的点集,凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边型,它能包含点集中所有点的.严谨的定义和相关概念参见维基百科:凸包. 这个算法是由数学大师葛立恒(Graham)发明的,他曾经是美国数学学会(AMS)主席.AT&T首席科学家以及国际杂技师协会(IJA)主席.(太汗了,这位大牛还会玩杂技~) 问题给定平面上的二维点集,求解其凸包. 过程 1. 在所有点中选取y坐标最小的一点H,当作基点.如果存在多

graham算法求解凸包

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