首页 > TAG信息列表 > 四边形
「学习笔记」浅谈满足四边形不等式的序列划分问题的答案凸性
参考了 Itst 的博客。所以你的学习笔记就是把原文抄一遍吗 首先定义 “满足四边形不等式的序列划分问题”： 给出 \(n,k\) 和一个 \((n+1)×(n+1)\) 的矩阵 \(c_{i,j}\)，你需要给出一个长度为 \(k+1\) 的序列 \(p_0=0<p_1<p_2<…<p_{k−1}<p_k=n\)，定义该序列的价值为 \(∑_{i=1}^k c【DP】决策单调性小记
何谓决策单调性？ 指的就是在最优化 dp 中，状态的最优转移点单调不减的性质。 这使得我们在做 dp 的时候可以减少冗余计算以达到优化的效果。这类优化方法常用于分段问题。 0x01：四边形不等式 设 \(f[i]\) 表示将前 \(i\) 个位置分段的最小代价，\(w(j,i)\) 表示从 \(j\) 转移到 \(i\)Blog—two
前言 1.PTA大作业四前言 本次习题集，共分为三道题，第一题考察了对于正则表达式的运用，相对于前几次运用正则表达式判断输入格式是否合法，本题对于正则表达式的考察更复杂一些，需要提取一段文字中的所有数字，"\\D+" 可以匹配多个除数字外的字符，运用split函数提取出一段文字第二次博客
对于期中考试和四边形与五边形的题目，我刚开始绝对是懵的，但经过这些天的摸索已经有了初步理解。题目可以说很难。 涉及到单位知识点有继承、多态、封装。题量不算多但遭不住它难啊！ 期中考试题： 设计一个类表示平面直角坐标系上的点Point，私有属性分别为横坐标x与面向对象程序设计-前三个月小结
前言 不知不觉已经开始学习面向对象程序设计三个月了，先发一个小吐槽：老师总是在清明，劳动节，PTA或者oop上面的实验以及作业，这让我感到有点小头疼。 虽然说作业多，但是恰逢佳节，稍微降低了点作业难度，方便我们学生及时做完，这么一想 老师还是挺好的，不是吗？ 学了这么久wang BLOG-2
前言 经过这四周的学习学习了封装、多态、继承、异常处理和文本、抽象类和接口。知识点有点冗杂、繁多，学习过后使用比较困难有很多漏洞。题量有点多代码压力大，使用软件缺少剪切板使用耗时久，题目难度大设计并且实现功能复杂不容易实现。 农夫过河问题 设计与分析 农夫过河问题:将之总结二、期中与pta题目
一、前言 PTA题目：考察了正则表达式，还有图像的判定，题目题量不多但是精选。图形题目难，代码量大，做起来困难，需要多思考。 期中考试：考察自定义类，抽象类，继承与多态，加强了对类理解使用，题目比起PTA来说较为正常，正常语法，题量三题。 二、设计与分析 PTA作业题目一：该题从每一行文第二阶段学习总结
前言： 在这第7到10周这4周的时间里，在面向对象这门学科上我们所学得的内容确实不算多，但是所学得知识确实更加深奥难懂，虽然如此，我们在实际的作业当中也是有实际运用过一部分的，在这前言中先总结以下这4周来所学的知识点吧。在这四周中开始的那部分时间里我们主要是涉及到了用javaBLOG-2
一.前言： 题目集04：点线形系列的计算，难度很大。主要考字符串的读取还有我们对测试点的把控，是否考虑了各种情况。题目集05：主要考正则表达式和ATM结构的设计。而ATM结构的设计难度很大，主要是对前面学习的综合性考察，由业务背景，自行设计程序结构，重点考核类的封装性及类间关系设计（关联、7-10周Java总结
7-10周Java总结 前言 经过了前几周的学习之后，对于Java有了更进一步的理解，这几周的学习明显要比之前几周难一些，前五周基本上是一些基础知识的学习，没有涉及到特别难的东西，而这几周所学习的知识点难度有所提升，并且所作的题目也比之前的难很多，这让我有些力不从心。继承、多态、抽象、翻译练习 Day17
题目：Tetragon | JXNUOJ 翻译： Tetragon 3000ms 262144K 描述： You're given the centers of three equal sides of a strictly convex tetragon. Your task is to restore the initial tetragon. 给你一个严格的凸四边形的三个等边的中心。你的任务是恢复最初的四边形。 输入： The fi四点确定对角线交点
首先由于不会有三条对角线交于一点，所以过某一个交点有且只能有２条对角线 而这两条对角线实质上是确定了４个顶点（也可以看做是一个四边形的两条对角线交于一点，求四边形的数量）。 因此我们只需要确定４个顶点就得到了这个唯一确定的交点。 因此我们只需要求这样４个顶点的搭配有多少个了 也几何处理
几何处理（Geometry Processing）：网格细分、网格简化、网格正规化（即不要出现特别尖、长的三角形） Mesh Subdivision (upsampling) Mesh Simplification (downsampling) Mesh Regularization (same #triangles) （1）曲面细分（Mesh Subdivision） 以 Loop Subdivision 为例： 第一，分出[DP 浅析]四边形不等式优化
下面的证明的思想多数为数学归纳、分类讨论或反证法。 简述 定义 \(w(i,j)\) 为一个定义在 \(\mathbb{Z}\) 上的二元函数，有如下定义： 定义 1：如果对于任意 \(\ell_1\leq \ell_2\leq r_1\leq r_2\)，都有 \[w(\ell_1,r_1)+w(\ell_2,r_2)\leq w(\ell_1,r_2)+w(\ell_2,r_1) \]成立，那么四边形不等式
资料 https://www.cnblogs.com/Pedesis/p/11148801.html 对于转移函数\(w(i,j)\) 若满足\(w(a,c)+w(b,d) \leq w(a,d)+w(b,c)\)，\(a\leq b\leq c\leq d\)则称其为满足四边形不等式 证明时只需要整 \(w(a,b)+w(a+1,b+1) \leq w(a,b+1)+w(a+1,b)\) 即可 对于一维转移 \(f[i] = min_{0第九章 四边形游戏
源文件下载：https://files.cnblogs.com/files/youjianschool/%E5%9B%9B%E8%BE%B9%E5%BD%A2%E6%B8%B8%E6%88%8FNoCode.rar决策单调性
形式1(区间 dp) \[dp_{l,r}=\min_{l \le k < r}\{dp_{l,k}+dp_{k+1,r}\}+w(l,r) \]若 \(w(l,r)\) 满足： 区间包含单调性：\(\forall l_1 \le l_2 \le r_2 \le r_1\)，\(w(l_2,r_2) \le w(l_1,r_1)\) 四边形不等式： \(\forall l_1 \le l_2 \le r_1 \le r_2\)，\(w(l_1,r_1计算几何(判断四边形形状)
计算几何(判断四边形形状) - Determine the Shape - UVA 11800 题意： 给 定 四 个 点 坐 标 ， 判 断 四 边 形 形 状 。 给定四个点坐标，判断四边形形状。给定四个点坐标，判断四边形形状。 输入： T 组 测 试 数 据 ， T组测试数据，T组测试数据， 每 组 包 括 四 个 点 的 坐 标 。 每组包括绘制四边形
绘制四边形 点显示 osg::PolygonMode::POINT 线显示 osg::PolygonMode::LINE 面显示 osg::PolygonMode::FILL #include <windows.h> #include <osg\node> #include <osg\group> #include <osg\geometry> #include <osg\matrixtransform> #include <o《决策单调性与四边形不等式》 - 学习笔记
原本以为这些都是些简单 trivial 的东西，并且一直没见过题，于是一直没学。直到 UNR D2T3 当头棒喝，发现自己其实啥也不会。 Itst Orz 学习自 psj APIO2021 讲课 《决策单调性与四边形不等式》。 昨天下午开始学习，在从广东到浙江的高铁上写了这篇 blog ，在宿舍里完工。希望能够 NOI2021Python - opencv (七) 透视变换
一.作用 透视变换是将图像从一个视平面投影到另外一个视平面的过程，所以透视变换也被称为投影映射（Projection Mapping）。我们知道在图像的仿射变换中需要变换矩阵是一个2x3的两维平面变换矩阵，而透视变换本质上空间立体三维变换，根据其次坐标方差，要把三维坐标投影到另外一个视平面，就需工业视觉_58:常见图形(三角形,四边形,圆,多边形)的判别
/* 工业视觉_58:常见图形(三角形,四边形,圆,多边形)的判别 * 机器人工业应用中常常要执行分拣铁片,布片,塑料片等任务. * 确定基本图形(三角形,四边形,圆,多边形)的类别,是机器视觉能力的简单表现. * 在产品的分拣中四边形不等式与决策单调性
四边形不等式与决策单调性 四边形不等式 首先，给出四边形不等式的定义： 定义一 设 \(w(x,y)\) 是定义在整数集合上的二元函数，若对于定义域上的任意整数 \(a,b\) ，其中有 \(a<b\) ，都有： \[w(a,b+1)+w(a+1,b) \ge w(a,b)+w(a+1,b+1) \]则称函数 \(w\) 满足四边形不等式。 定义二 设 \(wopencv使用最小外接矩形和使用近似多边形 定位四边形
opencv使用最小外接矩形比较方便，但是不能紧包图像。使用近似多边形的方法可以实现紧包图像边界。 因为使用分割模型去训练证件检测，检测出来后是mask，需要从mask中获取到四个顶点的坐标信息。 以下是整个流程，包含推理和后处理，如果只需要后处理部分就从中摘取需要的部分。 1、基信息算法牛杂面
模拟退火 tarjan(桥&割点) 四边形不等式优化 dfs序