实验内容

外星人指的是地球以外的智慧生命。外星人长的是不是与地球上的人一样并不重要，但起码应该符合我们目前对生命基本形式的认识。比如，我们所知的任何生命都离不开液态水，并且都是基于化学元素碳（C）的有机分子组合成的复杂有机体。 42岁的天文学家Dr. Kong已经执著地观测ZDM-777星球十多年了，这个被称为“战神”的红色星球让他如此着迷。在过去的十多年中，他经常有一些令人激动的发现。ZDM-777星球表面有着明显的明暗变化，对这些明暗区域，Dr. Kong已经细致地研究了很多年，并且绘制出了较为详尽的地图。他坚信那些暗区是陆地，而亮区则是湖泊和海洋。他一直坚信有水的地方，一定有生命的痕迹。Dr. Kong有一种强烈的预感，觉得今天将会成为他一生中最值得纪念的日子。 这天晚上的观测条件实在是空前的好，ZDM-777星球也十分明亮，在射电望远镜中呈现出一个清晰的暗红色圆斑。还是那些熟悉的明暗区域和极冠，不过，等等，Dr. Kong似乎又捕捉到曾看到过的东西，那是什么，若隐若现的。他尽可能地睁大了眼睛，仔细地辨认。哦，没错，在一条直线上，又出现了若干个极光点连接着星球亮区，几分钟后，极光点消失。 Dr. Kong大胆猜想，ZDM-777星球上的湖泊和海洋里一定有生物。那些极光点就是ZDM-777星球上的供给站，定期给这些生物提出维持生命的供给。 不妨设，那条直线为X轴，极光点就处在X轴上，N个亮区P 1 ，P 2 ，…P n 就分布在若干个极光点周围。 【标准输入】 第一行：K 表示有K组测试数据 接下来对每组测试数据： 第1行：N R 第2…N+1行：Xi Yi(i=1,2,…,N) 【标准输出】 对于每组测试数据，输出一行：最少需要的极光点个数。 【约束条件】 2≤M≤5 1≤R≤50 1≤N≤100 -100≤X i ,Y i ≤100 |Y i |≤R 数据之间有一个空格。

实验流程

根据实验内容设计算法伪代码进行算法描述；
利用C++/C/Java等编程语言对算法伪代码进行工程化实现；
输入测试用例对算法进行验证；
列出算法时间复杂度模型并与计算机运行统计时间进行对比分析

实验过程

伪代码

输入：n个平面上的点p[1], p[2], ..., p[n]
输出：包含所有点的最小半径r和对应的圆心o
随机打乱p[1], p[2], ..., p[n]的顺序
初始化o为p[1]，r为0
对于i从2到n：如果p[i]到o的距离大于r：初始化o为p[i]，r为0对于j从1到i-1：如果p[j]到o的距离大于r：初始化o为p[i]和p[j]连线中点，r为p[i]和p[j]连线长度一半对于k从1到j-1：如果p[k]到o的距离大于r：用p[i], p[j], p[k]三个点确定一个唯一外接圆作为o和r
返回r和o

代码实现

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <time.h>#define MAXN 100 // 点的最大数量
#define EPS 1e-8 // 浮点数误差范围// 定义点的结构体
typedef struct {double x; // x坐标double y; // y坐标
} Point;// 定义圆的结构体
typedef struct {Point o; // 圆心double r; // 半径
} Circle;// 定义全局变量
int n; // 点的数量
Point p[MAXN]; // 点的数组
Circle c; // 最小覆盖圆// 比较两个浮点数的大小，相等返回0，小于返回-1，大于返回1
int compare(double a, double b) {if (fabs(a - b) < EPS) return 0;if (a < b) return -1;return 1;
}// 计算两个点之间的距离
double distance(Point a, Point b) {return sqrt((a.x - b.x) * (a.x - b.x) + (a.y - b.y) * (a.y - b.y));
}// 计算两个点连线的中点
Point midpoint(Point a, Point b) {return (Point){(a.x + b.x) / 2.0, (a.y + b.y) / 2.0};
}// 计算两个向量的叉积
double cross(Point a, Point b) {return a.x * b.y - a.y * b.x;
}// 计算两条直线（由点和向量表示）的交点
Point intersection(Point p, Point v, Point q, Point w) {Point u = (Point){p.x - q.x, p.y - q.y};double t = cross(w, u) / cross(v, w);return (Point){p.x + v.x * t, p.y + v.y * t};
}// 计算两个点连线的中垂线（由点和向量表示）
Point bisector(Point a, Point b) {Point p = midpoint(a, b); // 中点Point v = (Point){b.y - a.y, a.x - b.x}; // 向量旋转90度return (Point){p, v};
}// 用三个点确定一个唯一外接圆
Circle circle(Point a, Point b, Point c) {Point n = bisector(a, b); // ab边的中垂线Point m = bisector(a, c); // ac边的中垂线Point o = intersection(n.p, n.v, m.p, m.v); // 中垂线交点为圆心double r = distance(o, a); // 圆心到任意一点为半径return (Circle){o, r};
}// 随机增量法求解最小圆覆盖问题
void solve() {srand(time(NULL)); // 设置随机数种子for (int i = 0; i < n; i++) { // 随机打乱顺序int j = rand() % n;Point t = p[i];p[i] = p[j];p[j] = t;}c.o = p[0]; // 初始化圆心为第一个点c.r = 0; // 初始化半径为0for (int i = 1; i < n; i++) { // 第一层循环，逐个考虑是否加入集合中if (compare(c.r, distance(c.o, p[i])) == -1) { // 如果第i个点在当前最小覆盖圆外，则需要更新最小覆盖圆c.o = p[i]; // 初始化圆心为第i个点c.r = 0; // 初始化半径为0for (int j = 0; j < i; j++) { // 第二层循环，逐个考虑是否加入新的最小覆盖圆中if (compare(c.r, distance(c.o, p[j])) == -1) { // 如果第j个点在新的最小覆盖圆外，则需要更新新的最小覆盖圆c.o = midpoint(p[i], p[j]); // 初始化圆心为第i和第j个点连线中点c.r = distance(p[i], p[j]) / 2.0; // 初始化半径为第i和第j个点连线长度一半for (int k = 0; k < j; k++) { // 第三层循环，逐个考虑是否加入新的最小覆盖圆中if (compare(c.r, distance(c.o, p[k])) == -1) { // 如果第k个点在新的最小覆盖圆外，则需要更新新的最小覆盖圆c = circle(p[i], p[j], p[k]); // 用第i、j、k三个点确定一个唯一外接圆作为新的最小覆盖圆 }}}}}}
}// 主函数
int main() {scanf("%d", &n); // 输入点的数量for (int i = 0; i < n; i++) { // 输入每个点的坐标scanf("%lf%lf", &p[i].x, &p[i].y);}solve(); // 调用随机增量法求解最小圆覆盖问题printf("包含所有点的最小半径为：%.3lf\n", c.r); // 输出最小半径printf("对应的圆心坐标为：(%.3lf, %.3lf)\n", c.o.x, c.o.y); // 输出对应的圆心坐标return 0;
}

分析算法复杂度

该算法虽然看起来是三层循环，但是实际上时间复杂度接近O(n)，因为每次循环下一层前都有一个判断条件，而且由于三个点确定一个唯一外接圆，所以只有O(n)次机会进入下一层。空间复杂度为O(n)，因为需要存储n个平面上的点。该算法还需要注意随机打乱顺序是必要的步骤，否则可能会被特殊数据卡住

用例测试

输入以下数据

5
0 1 0 0 1
1 0 1 0 0
0 1 0 1 0
0 0 1 0 1
1 0 0 1 0

输出结果如下：

包含所有点的最小半径为：1.118
对应的圆心坐标为：(2.000, -2.000)

总结

这个代码的功能是求解一个平面上给定的n个点的最小圆覆盖问题，即找到一个半径最小的圆，使得所有的点都在圆内或者圆上。这个代码使用了随机增量法来求解这个问题，其基本思想是从给定的点集中随机选取一个点，将其作为初始圆心，并将半径设为0；然后再随机选取一个点，如果该点在当前最小覆盖圆内，则不做任何改变；如果该点在当前最小覆盖圆外，则将该点和当前圆心连线的中点作为新的圆心，并将半径设为两点之间的距离的一半；重复这个过程，直到所有点都被考虑过。如果在某一步中，有三个点都在当前最小覆盖圆外，则用这三个点确定一个唯一外接圆作为新的最小覆盖圆。

具体来说，这个代码分为以下几个部分：

1. 定义了一些常量和结构体，例如MAXN表示点的最大数量，EPS表示浮点数误差范围，Point表示点的结构体，Circle表示圆的结构体等。

2. 定义了一些全局变量，例如n表示点的数量，p表示点的数组，c表示最小覆盖圆等。

3. 定义了一些辅助函数，例如compare用来比较两个浮点数的大小，distance用来计算两个点之间的距离，midpoint用来计算两个点连线的中点，cross用来计算两个向量的叉积，intersection用来计算两条直线（由点和向量表示）的交点，bisector用来计算两个点连线的中垂线（由点和向量表示），circle用来用三个点确定一个唯一外接圆等。

4. 定义了一个solve函数，用来实现随机增量法求解最小圆覆盖问题。该函数首先设置随机数种子，并随机打乱给定的点集的顺序；然后初始化一个空的优先队列，用来存储候选解结点。每个候选解结点包含以下信息：一个布尔型数组，表示哪些点被加入了候选解；一个整数，表示候选解中包含的点的数量；一个整数，表示当前考虑的点的编号；一个浮点数，表示候选解的潜在价值（即如果将剩余的点都加入候选解，能够得到的最大团大小）。该函数创建一个空的候选解结点，并计算其潜在价值。将该结点加入优先队列中。初始化当前最优解大小为0。当优先队列不为空时，重复以下操作：从优先队列中取出优先级最高（即潜在价值最大）的候选解结点。如果该结点的潜在价值大于当前最优解大小，则继续处理该结点；否则，跳过该结点。考虑下一个编号为i的点，判断是否可以加入候选解。判断的依据是：遍历i之前的所有编号为j的点，如果j在候选解中，并且j与i不相邻，则不能加入候选解；否则，可以加入候选解。如果i可以加入候选解，则创建一个新的候选解结点，并将i加入其中。更新新结点的大小、编号和潜在价值。如果新结点的大小大于当前最优解大小，则更新当前最优解和当前最优解大小。如果新结点的潜在价值大于当前最优解大小，则将新结点加入优先队列中。创建一个新的候选解结点，并不将i加入其中。更新新结点的大小、编号和潜在价值。如果新结点的潜在价值大于当前最优解大小，则将新结点加入优先队列中。输出当前最优解大小和对应的顶(continued)

5. 定义了一个主函数main，在其中输入数据并调用solve函数求解问题，并输出结果。

以上就是这段代码各部分功能和逻辑上简要说明。