坐标轴上有m条线段,求最少线段条数 python
时间: 2023-05-09 16:02:19 浏览: 61
这是一道典型的贪心算法问题。我们可以先将所有线段按照左端点从小到大排序,然后从前往后遍历线段,每次选取与前一个线段不重叠的最长线段,直到覆盖整个坐标轴。具体实现可以用一个变量来记录当前已经被覆盖的最右端点,然后每次尽量选取左端点大于该变量的最长线段,更新该变量。
下面是 Python 代码实现:
```python
def min_lines(m, lines):
lines.sort()
cnt = 0
right = 0
i = 0
while right < m:
max_right = right
while i < len(lines) and lines[i][0] <= right:
max_right = max(max_right, lines[i][1])
i += 1
if max_right == right:
return -1
cnt += 1
right = max_right
return cnt
```
其中,`m` 表示坐标轴的长度,`lines` 是一个元素为二元组的列表,每个二元组表示一条线段(左端点,右端点)。函数返回最少需要多少条线段来覆盖整个坐标轴,如果无法覆盖,返回 `-1`。
相关问题
python求两条线段的交点
要求两条线段的交点,可以使用几何学中的方法来解决。以下是一个示例代码,使用Python实现:
```python
def line_intersection(line1, line2):
xdiff = (line1[0][0] - line1[1][0], line2[0][0] - line2[1][0])
ydiff = (line1[0][1] - line1[1][1], line2[0][1] - line2[1][1])
def det(a, b):
return a[0] * b[1] - a[1] * b[0]
div = det(xdiff, ydiff)
if div == 0:
raise Exception("The lines do not intersect")
d = (det(*line1), det(*line2))
x = det(d, xdiff) / div
y = det(d, ydiff) / div
return x, y
```
在上面的代码中,line1和line2分别表示两条线段的两个端点坐标。函数`line_intersection`计算并返回两条线段的交点坐标。如果两条线段不相交,会抛出异常。你可以调用这个函数来求解两条线段的交点。
python opencv寻找多条线段交点及其坐标
要寻找多条线段的交点及其坐标,可以使用OpenCV中的`cv2.HoughLinesP()`函数进行Hough变换,该函数可以将线段表示为(x1, y1)和(x2, y2)的形式。
以下是一个基本的示例代码,该代码从图像中找到线段,然后使用Hough变换找到线段交点的坐标:
``` python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
# 使用Hough变换检测线段
lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho=1, theta=np.pi/180, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=10)
# 找到线段交点的坐标
points = []
for i in range(len(lines)):
for j in range(i+1, len(lines)):
line1 = lines[i][0]
line2 = lines[j][0]
x1, y1 = line1[0], line1[1]
x2, y2 = line1[2], line1[3]
x3, y3 = line2[0], line2[1]
x4, y4 = line2[2], line2[3]
# 计算线段交点
px = int((x1*y2-y1*x2)*(x3-x4)-(x1-x2)*(x3*y4-y3*x4))/((x1-x2)*(y3-y4)-(y1-y2)*(x3-x4))
py = int((x1*y2-y1*x2)*(y3-y4)-(y1-y2)*(x3*y4-y3*x4))/((x1-x2)*(y3-y4)-(y1-y2)*(x3-x4))
points.append((px, py))
# 在图像上绘制线段和交点
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
for point in points:
cv2.circle(img, point, 5, (0, 0, 255), -1)
# 显示图像
cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,我们首先读取图像,然后将其转换为灰度图像,并进行边缘检测。接下来,我们使用Hough变换检测线段,并找到线段交点的坐标。最后,我们在图像上绘制线段和交点,并显示结果。
需要注意的是,这种方法只能找到两条线段的交点。如果要找到多条线段的交点,需要进行组合,将每条线段与其他线段进行组合,找到所有交点。这可能会导致算法的时间复杂度较高。
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