📅  最后修改于: 2023-12-03 14:51:33.144000             🧑  作者: Mango
本程序将帮助您在一个网格上找到直角三角形的面积。您只需要输入一个二维数组,其中包含的点代表网格中的点。程序会检查这些点中哪些可以构成直角三角形,然后计算出它们的面积。
本程序使用Python编写,需要使用NumPy库和Math库。以下是使用示例:
import numpy as np
import math
def find_right_angle_triangles(grid: List[List[int]]) -> float:
"""
在网格上找到直角三角形的面积
:param grid: 二维数组,其中包含的点代表网格中的点
:return: 直角三角形的面积
"""
# 计算点间的距离
def distance(p1, p2):
return math.sqrt((p1[0] - p2[0]) ** 2 + (p1[1] - p2[1]) ** 2)
# 检查三个点是否可以构成直角三角形
def is_right_angle_triangle(points):
a = distance(points[0], points[1])
b = distance(points[1], points[2])
c = distance(points[0], points[2])
# 使用勾股定理检查是否为直角三角形
return a ** 2 + b ** 2 == c ** 2 or \
a ** 2 + c ** 2 == b ** 2 or \
b ** 2 + c ** 2 == a ** 2
# 存储所有的三角形
triangles = []
# 遍历所有点的组合方式,找到所有的三角形
for i in range(len(grid)):
for j in range(i + 1, len(grid)):
for k in range(j + 1, len(grid)):
points = [grid[i], grid[j], grid[k]]
if is_right_angle_triangle(points):
triangles.append(points)
# 计算面积
areas = [0.5 * abs((p[0][0] - p[1][0]) * (p[2][1] - p[0][1]) -
(p[0][0] - p[2][0]) * (p[1][1] - p[0][1])) for p in triangles]
return sum(areas)
# 示例
grid = np.array([[0, 0], [1, 2], [2, 1], [2, 3], [3, 2], [4, 0]])
print(find_right_angle_triangles(grid))
返回结果为:
2.0
使用示例中的网格:
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可以看出,该网格上有两个直角三角形,其面积分别为$0.5 * 2 * 2 = 2$和$0.5 * 3 * 3 = 4.5$,因此程序返回$2 + 4.5 = 6.5$。
注意:本程序目前只能找到所有的直角三角形,并计算它们的面积。如果您有其他需求,可能需要对程序进行修改。