Codeforces Round 502 E. The Supersonic Rocket 凸包、kmp
题目链接
题目大意
平面上给定两个点集,判定两个点集分别形成的凸多边形能否通过旋转、平移重合。
点集大小 ≤ \leq ≤ 1 0 5 10^{5} 105,坐标范围 [0, 1 0 8 10^{8} 108 ].
思路
题意很明显,先求出凸包再判断两凸包是否同构。这里用的 A n d r e w Andrew Andrew 算法求。判同构的话,将俩凸包都转化成字符串的形式,用 k m p kmp kmp 去匹配从而判断该串中是否存在另外一个凸包所对应的字符串。
code
#include <bits/stdc++.h>
#define int long long
#define ll long long
#define pii pair<int, int>using namespace std;
const int N = 1e5 + 100, M = 2e5 + 100;
int n, m, id;
int tmp1, tmp2, minx, ans;
pair<int, int> s[M];
pair<int, int> t[M];
int nxt[M];struct Point
{int x, y;
} tmp, st;
Point a[N];
vector<Point> v;
vector<Point> e[3];int dop(Point a, Point b)
{return a.x * b.x + a.y * b.y;
}
int crp(Point a, Point b)
{return a.x * b.y - a.y * b.x;
}
int len(Point a, Point b)
{return sqrt((a.x - b.x) * (a.x - b.x) + (a.y - b.y) * (a.y - b.y));
}
Point mins(Point a, Point b)
{Point c;c.x = b.x - a.x;c.y = b.y - a.y;return c;
}
bool cmp1(Point a, Point b)
{if (a.x == b.x){return a.y < b.y;}return a.x < b.x;
}
bool cmp(Point a, Point b)
{int sum1 = crp(mins(st, a), mins(st, b));if (sum1 == 0.0){if (a.x == b.x){return a.y < b.y;}return a.x < a.x;}return sum1 > 0.0;
}
void get_nxt()
{int i = 0, j = -1;nxt[0] = -1;while (i < 2 * e[1].size()){if (j == -1 || s[i] == s[j]){i++;j++;nxt[i] = j;}else{j = nxt[j];}}
}
bool kmp()
{int i = 0, j = 0;while (i < 2 * e[1].size()){if (j == -1 || s[i] == t[j]){i++;j++;}else if (j == e[2].size()){return true;}else{j = nxt[j];}}return false;
}void solve()
{cin >> n >> m;for (int id1 = 1; id1 <= 2; id1++){for (int i = 1; i <= n; i++){cin >> tmp1 >> tmp2;tmp.x = tmp1, tmp.y = tmp2;a[i] = tmp;}minx = 0x3f3f3f3f;sort(a + 1, a + n + 1, cmp1);st.x = a[1].x, st.y = a[1].y;id = 1;for (int i = 2; i <= n; i++){v.push_back(a[i]);}sort(v.begin(), v.end(), cmp);e[id1].push_back(a[id]);for (auto x : v){if (e[id1].size() <= 1){e[id1].push_back(x);continue;}bool fl = false;while (e[id1].size() >= 2){int sum1 = crp(mins(e[id1][e[id1].size() - 1], e[id1][e[id1].size() - 2]), mins(e[id1][e[id1].size() - 1], x));if (sum1 >= 0.0){e[id1].pop_back();}else{e[id1].push_back(x);fl = true;break;}}if (!fl){e[id1].push_back(x);}}n = m;v.clear();}if (e[1].size() != e[2].size()){cout << "NO\n";return;}for (int i = 0; i < e[1].size(); i++){s[i] = {(e[1][i].x - e[1][(i + 1) % e[1].size()].x) * (e[1][i].x - e[1][(i + 1) % e[1].size()].x) + (e[1][i].y - e[1][(i + 1) % e[1].size()].y) * (e[1][i].y - e[1][(i + 1) % e[1].size()].y), dop(mins(e[1][(i + 1) % e[1].size()], e[1][i]), mins(e[1][(i + 1) % e[1].size()], e[1][(i + 2) % e[1].size()]))};}for (int i = 0; i < e[1].size(); i++){s[i + e[1].size()] = s[i];}for (int i = 0; i < e[2].size(); i++){t[i] = {(e[2][i].x - e[2][(i + 1) % e[2].size()].x) * (e[2][i].x - e[2][(i + 1) % e[2].size()].x) + (e[2][i].y - e[2][(i + 1) % e[2].size()].y) * (e[2][i].y - e[2][(i + 1) % e[2].size()].y), dop(mins(e[2][(i + 1) % e[2].size()], e[2][i]), mins(e[2][(i + 1) % e[2].size()], e[2][(i + 2) % e[2].size()]))};}get_nxt();cout << (kmp() ? "YES" : "NO");
}signed main()
{ios::sync_with_stdio(0);cin.tie(0), cout.tie(0);int tp = 1;// cin >> t;while (tp--)solve();return 0;
}
相关文章:
Codeforces Round 502 E. The Supersonic Rocket 凸包、kmp
题目链接 题目大意 平面上给定两个点集,判定两个点集分别形成的凸多边形能否通过旋转、平移重合。 点集大小 ≤ \leq ≤ 1 0 5 10^{5} 105,坐标范围 [0, 1 0 8 10^{8} 108 ]. 思路 题意很明显,先求出凸包再判断两凸包是否同构。这里用…...
机器人匹诺曹机制,真话假话平衡机制
摘要: 本文聚焦于机器人所采用的一种“匹诺曹机制”,该机制旨在以大概率保持“虚拟鼻子”(一种象征虚假程度的概念)不会过长,通过在对话中夹杂真话与假话来实现。文章深入探讨了这一机制的原理,分析其背后的…...
用Python分割并高效处理PDF大文件
在处理大型PDF文件时,将它们分解成更小、更易于管理的块通常是有益的。这个过程称为分区,它可以提高处理效率,并使分析或操作文档变得更容易。在本文中,我们将讨论如何使用Python和为Unstructured.io库将PDF文件划分为更小的部分。…...
【RAG】混合检索(Hybrid Search) 提高检索精度
1.问题:向量检索也易混淆,而关键字会更精准 在实际生产中,传统的关键字检索(稀疏表示)与向量检索(稠密表示)各有利弊。 举个具体例子,比如文档中包含很长的专有名词, 关…...
CTFHub-FastCGI协议/Redis协议
将木马进行base64编码 <?php eval($_GET[cmd]);?> 打开kali虚拟机,使用虚拟机中Gopherus-master工具 Gopherus-master工具安装 git clone https://github.com/tarunkant/Gopherus.git 进入工具目录 cd Gopherus 使用工具 python2 "位置" --expl…...
【算法day4】最长回文子串——动态规划方法
最长回文子串 给你一个字符串 s,找到 s 中最长的 回文 子串。 https://leetcode.cn/problems/longest-palindromic-substring/submissions/607962358/ 动态规划: 回文串即是从前面开始读和从后面开始读,读出来的字符串均相同的字符串&#…...
C++之“string”类的模拟实现
🌹个人主页🌹:喜欢草莓熊的bear 🌹专栏🌹:C入门 前言 hello ,大家又来跟着bear学习了。一起奔向更好的自己,上篇博客已经讲清楚了string的一些功能的使用。我们就实现一些主要的功…...
请谈谈 HTTP 中的安全策略,如何防范常见的Web攻击(如XSS、CSRF)?
一、Web安全核心防御机制 (一)XSS攻击防御(跨站脚本攻击) 1. 原理与分类 存储型XSS:恶意脚本被持久化存储在服务端(如数据库)反射型XSS:脚本通过URL参数或表单提交触发执行…...
Python Flask 渲染静态程动态页面
Python Flask 渲染静态程动态页面 Python Flask 渲染静态程动态页面 Python Flask 渲染静态程动态页面 对网页应用程序来说,静态内容是重要的,因为它们包括 CSS 和 JavaScript 文件。静态文件可以直接由网页服务器提供。如果我们在我们的项目中创建一个…...
Unity大型游戏开发全流程指南
一、开发流程与核心步骤 1. 项目规划与设计阶段 需求分析 明确游戏类型(MMORPG/开放世界/竞技等)、核心玩法(战斗/建造/社交)、目标平台(PC/移动/主机)示例:MMORPG需规划角色成长树、副本Boss…...
Unity场景制作
一、关于后处理效果 然后可在后处理组件中添加各种效果 ACES : 电影感的强对比效果 添加了ACES后场景明显变暗,所以可以提高曝光度 Post-exposure 二、添加雾效 在Window的项目栏中选择Render中的Lighting 在环境属性中的其他设置中可勾选雾效,为场景中添…...
PCIE接口
PCIE接口 PIC接口介绍PIC总线结构PCI总线特点PCI总线的主要性能PIC的历程 PCIE接口介绍PCIe接口总线位宽PCIE速率GT/s和Gbps区别PCIE带宽计算 PCIE架构PCIe体系结构端到端的差分数据传递PCIe总线的层次结构事务层数据链路层物理层PCIe层级结构及功能框图 PCIe链路初始化PCIe链路…...
Leetcode 3479. Fruits Into Baskets III
Leetcode 3479. Fruits Into Baskets III 1. 解题思路2. 代码实现 题目链接:3479. Fruits Into Baskets III 1. 解题思路 这一题思路本质上就是考察每一个水果被考察时找到第一个满足条件且未被使用的basket。 因此,我们只需要将basket按照其capacit…...
小程序 -- uni-app开发微信小程序环境搭建(HBuilder X+微信开发者工具)
目录 前言 一 软件部分 1. 微信开发者工具 2. HBuilder X 开发工具 二 配置部分 1. 关于 HBuilder X 配置 2. 关于 微信开发工具 配置 三 运行项目 1. 新建项目 2. 代码编写 3. 内置浏览器 编译 4. 配置小程序 AppID获取 注意 四 实现效果 前言 uni-app开发小程…...
深度学习PyTorch之13种模型精度评估公式及调用方法
深度学习pytorch之22种损失函数数学公式和代码定义 深度学习pytorch之19种优化算法(optimizer)解析 深度学习pytorch之4种归一化方法(Normalization)原理公式解析和参数使用 深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用 实时…...
《云原生监控体系构建实录:从Prometheus到Grafana的观测革命》
PrometheusGrafana部署配置 Prometheus安装 下载Prometheus服务端 Download | PrometheusAn open-source monitoring system with a dimensional data model, flexible query language, efficient time series database and modern alerting approach.https://prometheus.io/…...
GHCTF2025--Web
upload?SSTI! import os import refrom flask import Flask, request, jsonify,render_template_string,send_from_directory, abort,redirect from werkzeug.utils import secure_filename import os from werkzeug.utils import secure_filenameapp Flask(__name__)# 配置…...
NO.32十六届蓝桥杯备战|函数|库函数|自定义函数|实参|形参|传参(C++)
函数是什么 数学中我们其实就⻅过函数的概念,⽐如:⼀次函数 y kx b ,k和b都是常数,给⼀个任意的x ,就得到⼀个 y 值。其实在C/C语⾔中就引⼊了函数(function)的概念,有些翻译为&a…...
计算机视觉算法实战——老虎个体识别(主页有源码)
✨个人主页欢迎您的访问 ✨期待您的三连 ✨ ✨个人主页欢迎您的访问 ✨期待您的三连 ✨ ✨个人主页欢迎您的访问 ✨期待您的三连✨ 1. 领域介绍 老虎个体识别是计算机视觉中的一个重要应用领域,旨在通过分析老虎的独特条纹图案,自动识别和区…...
【移动WEB开发】rem适配布局
目录 1. rem基础 2.媒体查询 2.1 语法规范 2.2 媒体查询rem 2.3 引入资源(理解) 3. less基础 3.1 维护css的弊端 3.2 less介绍 3.3 less变量 3.4 less编译 3.5 less嵌套 3.6 less运算 4. rem适配方案 4.1 rem实际开发 4.2 技术使用 4.3 …...
ViGEmBus如何解决Windows游戏控制器兼容性难题?
ViGEmBus如何解决Windows游戏控制器兼容性难题? 【免费下载链接】ViGEmBus Windows kernel-mode driver emulating well-known USB game controllers. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/ViGEmBus ViGEmBus是一款专业的Windows内核模式驱动程序&a…...
OpenClaw技能市场指南:Qwen3.5-4B-Claude适配的20个实用模块
OpenClaw技能市场指南:Qwen3.5-4B-Claude适配的20个实用模块 1. 为什么需要关注技能市场? 第一次接触OpenClaw时,我以为它只是个能执行简单命令的自动化工具。直到在ClawHub技能市场里发现"会议纪要生成器"模块,才意识…...
C++ 模板与泛型编程入门
C 模板与泛型编程入门 模板把类型(及非类型参数)作为参数,在编译期由编译器按用法生成具体函数或类,是 C 泛型编程与 STL 的基础。下文以 Max、简单类模板、选择排序及可定制比较器为例说明常见写法;排序复杂度为 (O(…...
基于主从博弈的主动配电网阻塞管理探索
基于主从博弈的主动配电网阻塞管理 首先,在日前市场中,LA(负荷聚合商)根据历史数据预测次日向上级电网购电的电价信息和预测分布式电源(燃气轮机)出力、风电场出力信息,同时考虑事前与用户签订协议的可中断负荷&#x…...
MySQL技巧(八) :死锁解决与实战案例
在数据库高并发场景下,死锁是一个绕不开的经典难题。两个或多个事务相互持有对方需要的锁,导致都无法继续执行,就像两辆车在狭窄路口互不相让。本文将带你从原理到实战,掌握死锁的排查、解决和预防全流程。一、死锁快速定位当应用…...
Thorium浏览器架构深度解析:基于Chromium的极致性能优化实践
Thorium浏览器架构深度解析:基于Chromium的极致性能优化实践 【免费下载链接】thorium Chromium fork named after radioactive element No. 90. Windows and MacOS/Raspi/Android/Special builds are in different repositories, links are towards the top of the…...
电赛小车避坑指南:从2011到2024,那些年我们踩过的传感器和通信模块的‘坑’
电赛小车避坑指南:从2011到2024,那些年我们踩过的传感器和通信模块的"坑" 参加全国大学生电子设计竞赛的同学们都知道,小车控制类赛题一直是热门选项。从2011年的双车自主超车到2024年的自动行驶小车,这些题目看似简单&…...
告别低效苦读!研一新生文献阅读全流程AI工具选择指南(6款工具实战对比)
研一开学第一个月,导师丢来20篇英文文献让你"先看看"。你打开第一篇Nature子刊,密密麻麻的专业术语让你头皮发麻。用翻译软件逐句翻译?格式全乱了,图表公式看不懂。硬着头皮啃原文?一个下午只看完3页&#x…...
先瑞达2025年年报:营收同比增长20.7% 双引擎格局成型迎高质量增长
3月26日晚间,先瑞达医疗(6669.HK)正式发布截至2025年12月31日的年度业绩报告。报告期内,公司紧扣血管介入治疗领域核心赛道,以技术创新为内核、以全球化布局为抓手、以降本增效为支撑,实现经营业绩的稳健增…...
Qwen3-0.6B-FP8入门必看:6亿参数如何做到≤2GB显存?FP8量化压缩深度解析
Qwen3-0.6B-FP8入门必看:6亿参数如何做到≤2GB显存?FP8量化压缩深度解析 你是不是也遇到过这种情况:想在自己的电脑上跑个大模型试试,结果一看显存要求,动辄十几GB,直接劝退?或者好不容易找到一…...
