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第四场B

商汤科技近日推出的 SenseVideo 能够对视频监控中的对象进行识别与分析,包括行人检测等。在行人检测问题中,最重要的就是对行人移动的检测。由于往往是在视频监控数据中检测行人,我们将图像上的行人抽象为二维平面上若干个的点。那么,行人的移动就相当于二维平面上的变换。

在这道题中,我们将行人的移动过程抽象为 平移,有两个 移动参数dx,dy.每次行人的移动过程会将行人对应的所有点全部平移,对于平移前的点 (x,y),平移后的坐标为 (x+dx,y+dy).?? 和 dyd_yd?y??。每次行人的移动过程会将行人对应的所有点全部平移,对于平移前的点 (x,y)(x, y)(x,y),平移后的坐标为 (x+dx,y+dy)(x + d_x, y + d_y)(x+d?x??,y+d?y??)。

我们现在已知一个行人对应着 n 个点,坐标分别为 (x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn),平移后为(x1‘,y1‘)(x2‘,y2‘)(xn‘,yn‘).1??,y?1??),(x?2??,y?2??)(x?n??,y?n??),平移后的坐标分别为 (x1′,y1′),(x2′,y2′)…(xn′,yn′)(x_1‘,y_1‘),(x_2‘,y_2‘)\ldots (x_n‘,y_n‘)(x?1???,y?1???),(x?2???,y?2???)(x?n?′??,y?n?′??)。

很显然,通过平移前后的正确坐标,很容易算出行人的移动参数,但问题没有这么简单。由于行人实际的移动并不会完全按照我们预想的方式进行,因此,会有一部分平移后的坐标结果不正确,但可以确保 结果不正确的坐标数量严格不超过一半

你现在作为商汤科技的实习生,接手了这个有趣的挑战:算出行人的移动参数。如果不存在一组合法的移动参数,则随意输出一组参数;如果有多种合法的移动参数,输出其中任意一组合法的即可。

输入格式

第一行输入一个整数 n(1≤n≤105)5??),表示行人抽象出的点数。

接下来 n 行,每行 4整数。前两个数表示平移前的坐标,后两个数表示平移后的坐标。

坐标范围在 -10^9?10^9?^9?? 到 10910^910?9?? 之间。

输出格式

一行两个整数,dx,dy表示人的移动参数。x?? 和 dyd_yd?y??,表示行人的移动参数。

样例输入

5
0 0 1 1
0 1 1 2
1 0 2 1
1 1 0 0
2 1 1 0

样例输出

1 1
思路:我们可以得到n组,x的移动参数,y的n的参数,用map存下,判断下就OK了
 1 #include<bits/stdc++.h>
 2 using namespace std;
 3 typedef long long ll;
 4 
 5 struct node{
 6     int x,y;
 7 }a[100005];
 8 map<pair<int,int > ,int >b;
 9 int main(){
10     int n;
11     scanf("%d",&n);
12     int x1,x2,y1,y2;
13     for(int i=1;i<=n;i++){
14         scanf("%d%d",&x1,&y1);
15          scanf("%d%d",&x2,&y2);
16         a[i].x=x2-x1;
17         a[i].y=y2-y1;
18     }
19     int m=n/2;
20     if(n%2==1) m++;
21     int xx=2,yy=2;
22     for(int i=1;i<=n;i++){
23         b[make_pair(a[i].x,a[i].y)]++;
24         if( b[make_pair(a[i].x,a[i].y)]>=m){
25             xx=a[i].x;
26             yy=a[i].y;
27         }
28     }
29     cout<<xx<<" "<<yy<<endl;
30     return 0;
31 }

 

第四场B