📅  最后修改于: 2023-12-03 15:28:04.223000             🧑  作者: Mango
在图像处理、计算几何等领域,经常需要计算矩形数量及其相关参数。特别地,当需要筛选矩形的边长比例在某个范围内时,需要对矩形进行精确计算。在本文中,我们将介绍如何计算矩形的数量,使得边的比例在 [a,b] 范围内。
所谓矩形的边长比例,即宽度和高度的比值。因此,我们可以通过遍历所有可能的矩形宽高组合,并计算其比例是否在给定的 [a,b] 范围内,来确定矩形数量。具体如下:
count = 0
for w in range(1, W):
for h in range(1, H):
if a <= w/h <= b:
count += 1
其中,W 和 H 分别为矩形的最大宽度和最大高度。遍历所有可能的宽高组合,当宽高比例满足 [a,b] 范围内时,数量加 1。
该算法的时间复杂度为 $O(WH)$,即矩形最大宽度和最大高度的乘积。在实际计算中,该复杂度可能会很高,需要根据具体情况进行优化。
由于矩形的宽高是互相独立的,因此我们可以将两个循环嵌套改为两次单独的循环,并在内部使用二分查找来定位满足条件的高度。具体如下:
count = 0
for w in range(1, W):
min_h, max_h = int(a*w), int(b*w)
if min_h > H:
continue
idx_min = bisect_left(h_range, min_h)
idx_max = bisect_right(h_range, max_h)
if idx_min == idx_max:
continue
count += idx_max - idx_min
for h in range(1, H):
min_w, max_w = int(h/a), int(h/b)
if min_w > W:
continue
idx_min = bisect_left(w_range, min_w)
idx_max = bisect_right(w_range, max_w)
if idx_min == idx_max:
continue
count += idx_max - idx_min
其中,h_range 和 w_range 分别为高度和宽度的范围,可在程序中预处理。对于每个宽度 w,计算出高度的最小值和最大值,使用二分查找在 h_range 中定位满足条件的高度数量。对于每个高度 h,同理可得符合条件的宽度数量。
该算法的时间复杂度为 $O(\max(W,H) \log \max(W,H))$,即最大宽度和最大高度的较大值的对数级别。可以极大地提高计算效率。
下面是使用 Python 实现的代码片段:
from bisect import bisect_left, bisect_right
def count_rectangles(W, H, a, b):
count = 0
h_range = [i for i in range(1, H+1)]
w_range = [i for i in range(1, W+1)]
for w in range(1, W):
min_h, max_h = int(a*w), int(b*w)
if min_h > H:
continue
idx_min = bisect_left(h_range, min_h)
idx_max = bisect_right(h_range, max_h)
if idx_min == idx_max:
continue
count += idx_max - idx_min
for h in range(1, H):
min_w, max_w = int(h/a), int(h/b)
if min_w > W:
continue
idx_min = bisect_left(w_range, min_w)
idx_max = bisect_right(w_range, max_w)
if idx_min == idx_max:
continue
count += idx_max - idx_min
return count
调用方式如下:
>>> count_rectangles(10, 10, 0.5, 2)
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其中,10 和 10 分别为矩形的最大宽度和最大高度,0.5 和 2 分别为矩形边长比例的下限和上限。