对一个列表里的点两两求斜率
时间: 2024-03-11 22:50:13 浏览: 25
好的,我可以为您编写一个 Python 函数来实现这个功能。下面是代码示例:
```python
def slope_of_points(points):
slopes = []
for i in range(len(points)-1):
x1, y1 = points[i]
x2, y2 = points[i+1]
slope = (y2-y1)/(x2-x1)
slopes.append(slope)
return slopes
```
这个函数将输入一个点的列表 `points`,并且输出一个包含每两个点之间斜率的列表 `slopes`。请注意,如果两个点的 x 坐标相同,则斜率为无穷大。
相关问题
对一个列表里的点两两求斜率最大和最小值
好的,我可以为您编写一个 Python 函数来实现这个功能。下面是代码示例:
```python
def max_min_slopes(points):
max_slope = float('-inf')
min_slope = float('inf')
for i in range(len(points)-1):
x1, y1 = points[i]
x2, y2 = points[i+1]
slope = (y2-y1)/(x2-x1)
if slope > max_slope:
max_slope = slope
if slope < min_slope:
min_slope = slope
return max_slope, min_slope
```
这个函数将输入一个点的列表 `points`,并且输出这个列表中所有两个点之间斜率的最大值和最小值。请注意,如果两个点的 x 坐标相同,则斜率为无穷大。
Java中给你一个数组 points,其中points [i] = [xi, yil 表示x-丫 平面上的一个点。求最多有多少个点在同一条直线上。
这是一个典型的计算几何问题,可以使用哈希表进行求解。具体做法如下:
1. 遍历所有的点,计算它们两两之间的斜率,并以斜率为键,以点的数量为值,将它们存储在哈希表中。
2. 对于每个点,我们需要计算它和其它点之间的斜率。当我们计算完当前点和其它所有点之间的斜率后,我们可以从斜率哈希表中找到斜率相同的点,并将它们的数量相加。
3. 在遍历所有点的过程中,我们需要找到斜率相同的点的数量的最大值。这个最大值就是同一条直线上的点的数量。
下面是 Java 代码实现:
```java
public int maxPoints(int[][] points) {
if (points == null || points.length == 0) {
return 0;
}
if (points.length <= 2) {
return points.length;
}
int maxCount = 0;
for (int i = 0; i < points.length; i++) {
Map<Double, Integer> slopeMap = new HashMap<>();
int samePointCount = 0;
int verticalCount = 0;
int curMaxCount = 1;
for (int j = i + 1; j < points.length; j++) {
int dx = points[i][0] - points[j][0];
int dy = points[i][1] - points[j][1];
if (dx == 0 && dy == 0) {
samePointCount++;
} else if (dx == 0) {
verticalCount++;
curMaxCount = Math.max(curMaxCount, verticalCount);
} else {
double slope = dy * 1.0 / dx;
int count = slopeMap.getOrDefault(slope, 1) + 1;
slopeMap.put(slope, count);
curMaxCount = Math.max(curMaxCount, count);
}
}
maxCount = Math.max(maxCount, curMaxCount + samePointCount);
}
return maxCount;
}
```
其中,`slopeMap` 是斜率哈希表,`samePointCount` 是和当前点重合的点的数量,`verticalCount` 是和当前点在一条竖直线上的点的数量,`curMaxCount` 是当前点为起点时,同一条直线上的点的数量。
时间复杂度为 $O(n^2)$,空间复杂度为 $O(n)$。
相关推荐
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pptx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083543.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)