圆算圆的立方怎么算算法

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2015-02-19 04:39 标签： 立方的算法
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圆里面的正方形的周长和面积计算公式是什么
圆里面的正方形的周长和面积计算公式是什么你指的应该是圆里面最大的正方形吧 正方形的对角线恰好就是圆的直径所以正方形的边长a=√2r周长l=4√2r面积S=2r^2
正方形和圆是什么关系？
正方形的四个顶点都在圆周上吗？
1、如果四个顶点都在圆周上：
假设圆的半径是r。
正方形的周长：4(&2)r
正方形的面积：2(r^2)
2、如果四个顶点不都在圆周上：
根据楼主给出的条件，无法计算。
标签：圆里面的正方形的周长面积计算公式是什么
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热门关键词方变圆的体积计算--《电力勘测设计》2015年04期
方变圆的体积计算
【摘要】：火力发电厂煤斗的传统形状主要有平壁型、圆锥型、双曲线渐缩型等。近年来,还出现了方变圆型等异形煤斗,上述传统形状几何体的体积均已有理论计算公式,而方变圆形状几何体的体积却未见有理论计算公式。本文采用数学积分的方法,对方变圆形状几何体的体积计算公式进行了推导,从而得出其计算的通用理论公式。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：TM621【正文快照】：
1概述目前由于工程优化及降低造价的要求,在火力发电厂煤仓间内煤斗储煤量满足锅炉最大连续蒸发量工况耗煤小时数符合相关规程的前提下,力争降低煤仓间输煤皮带层的标高以及提高煤斗的充满系数,这样煤斗的形状除了传统的平壁型(图1)、圆锥型(图2)、双曲线渐缩型(图3)等以外,还
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谈琪英;雷平和;汤晓舒;赵志刚;;[J];电力建设;2011年05期
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京公网安备75号圆的立方怎么算
3.14×半径的平方×高
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扫描下载二维码如何判断点在圆内？除了计算两点间的距离外，还有什么方法或算法？
点在圆内其实是为了筛选周边区域内的多个点，在数据库中可能存在数千万条点坐标记录，而通过计算距离得到满足条件的点，这种方式无法有效的利用索引，速度上不满足要求。查了下资料，有geohash还有Haversine 算法结合距离计算，能实现需求。 那么，还有其它更高效的方式了么？
有种方法效率非常高而且通用于一般的数据库系统，思想就是首先缩小搜索范围，然后再精细搜索。举例来讲，你想找火车站(x0,y0)为圆心，半径r范围内的餐馆，那么可以做的就是首先在select语句中选择(x0-r, y0-r)和(x0+r,y0+r)两点之间的正方形区域，即select * from POI where x&x0-r and x&x0+r and y&y0-r and y&y0+r;
这时你已经把绝大多数无关点过滤掉了，有的应用里面这种精度就够了。如果需要做到更精细（说实在的谁关心餐馆直线距离是500米还是550米？）剩下的就是在程序里面逐个判断选择出来的兴趣点到(x0,y0)的直线距离。用(x-x0)^2+(y-y0)^2&r^2
过滤即可。当然该方法还可以针对查询速度做优化，就是制造适当的冗余，事先把区域划分成很多小格，给每个格子编个整数坐标，同时在数据表中增加一列grid_x和grid_y，存入数据库时根据兴趣点的坐标计算出相应的grid_x和grid_y，同兴趣点的其他信息一起存入。上面的语句也做相应修改，即select * from POI where grid_x&[x0-r] and x&[x0+r] and y&[y0-r] and y&[y0+r];
这里的[]表示取整，你可以适当选择上取整或者下取整。由于grid_x和grid_y是整数可以做索引，查询起来速度比一般浮点数坐标x,y要快得多。查好以后，可以用类似上面的方法做过滤，如果精度要求不高也可以按格子编号来过滤，误差最多一个格子大小。格子到底多大看你应用的要求了，对于性能优化来讲也是可以找出合适大小的。
PostGIS （Postgres + GIS模块）直接就可以用区域查询~~
提问的朋友应该不是问的如何计算，而是说数据量太大，一一计算太费时的问题。其实这个问题换一换思路就是：你要在取数据的时候去算，当然会费时，因为无法避免一一运算，而取数据又是一个准实时的需求，无法等待那么长时间。所以，为何不在存数据的时候就算好并建好索引。推荐使用MongoDB的geo index，支持圆形范围的索引。从官方文档上copy的例子：& center = [50, 50] & radius = 10 & db.places.find({"loc" : {"$within" : {"$center" : [center, radius]}}})文档：
看了补充描述之后，明白lz想干什么了！LZ看看M-Tree这个数据结构吧，主要用于处理二维圆覆盖的。效率上比R-Tree稍微差一点，但R-Tree主要用来处理矩形覆盖，选择哪一个看具体应用需求了。
mysql 也有个空间扩展，可以利用空间索引，速度还不错。计算区域内点还是可以的。另外就是hash了，以前看过，似乎就是降维的方式。
我只能想到根据圆心和半径算出横坐标和纵坐标的最大和最小两个值，然后看一下这个点的横纵坐标是否在这个范围内，如果不在就一定不在圆里面。如果在范围内，那么最终还是要计算两点距离。
1、从点画一条直线，看有没有交点，如果有2个交点，且它自己在两个交点中间，则在圆内，否则在圆外。简单来说，可以直接画水平或垂直的线。2、有个圆内判断公式，但其实也是距离的变形：(x-x0)^2+(y-y0)^2&r^23、随便找一个该点不在上面的直径，两头跟这个点连起来成为一个三角形，钝角三角形的在圆内P.S.看来几何还没忘光，哇哈哈---------------------------------------------------分割线---------------------------------------------------------提问者改了题目，原来是问多个点快速判断圆内啊，囧这个要找到好的方法可能需要GIS相关专业一点的研究了，我就不懂了。
如果不追求无限的精度，且可使用内存没有限制的话，查表无疑是这类问题最快方法。这里的查表细分为两步，一是建立数据表；二是查询以需要解决的问题。建立数据表，就是根据微分的思想，依据所需精度，将园从上至下分成n等份，然后创建一个 nxn 的矩阵。矩阵中，位于园内的点置为非零，园外的点置为零。举个例子：这里有一个 8x8 图像，里面为一菱形（其他封闭区间同理），其对应的矩阵如下：___.____
()__._.___
()_.___.__
()._____._
()._____._
()_.___.__
()__._.___
()___.____
()有了这个矩阵，查询步骤就简单了：1、给出点是否位于矩阵中？是：继续下一步；否：不在范围中。2、与给出点对应的矩阵单元的值是否为非零？是：在园中；否：不在范围中。因为对于精度较高，且尺寸巨大的图形创建此查询矩阵会浪费很多存储空间，所以一般以数组替代此矩阵。其中的数组元素为园在对应行中起点（左边界）位置与终点（右边界）位置（当然，直接创建一 2xn 的二维数组使用最方便）还是上面 8x8 菱形的例子，其对应的数组如下：___.____
(3,3)__._.___
(2,4)_.___.__
(1,5)._____._
(0,6)._____._
(0,6)_.___.__
(1,5)__._.___
(2,4)___.____
(3,3)有了这个数据表，后面的查询步与上面基本相同：1、给出点是否在园的上下边界中？是：继续下一步；否：不在范围中。2、给出点是否在对应点的左右边界中？是：在园中；否：不在范围中。另外，我们还可通过增减位移变量(dx, dy)支持对应封闭区间的位置移动.当然，这种算法有自身的局限性：1、对精度的要求会使得数据表长度线性增长；2、这个算法只适用于不会发生形变的封闭区间；3、此算法不适用于圆被大量动态生成，但只判断极少次的情况 —— 因为构建查询表将消耗大量的系统资源。如果楼主有兴趣，还可将此算法扩展到对一些复杂的二维封闭区域的判断（这时，一行中可能有多个区间范围属于该封闭区域的内部）抛砖引玉，望能引出更巧妙的算法 ：）
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