Rev 1: Ruby, 354 bytes
más golf gracias al blutorange.
->a{t=s=Math::PI/18E4
d=r=c=0
a=a.map{|e|e-a[0]}
0.upto(36E4){|i|b=a.map{|e|(e/Complex.polar(1,i*s)).rect}.transpose
m,n=b
if n.min>=f=0
l=[m.max-x=m.min,n.max].max
a.each_index{|j|f+=((l-w=n[j])*(x+l-v=m[j])*(x-v)*w)**2}
(1E-9>q=f/l**8)&&(c>0&&(i-d)%9E4%89E3>1E3?c=9E9:0;c+=1;d=i)
q<t&&(r=i)&&t=q;end}
c<101&&a[1]?c<1?'impossible':r%9E4/1.0E3:'unknown'}
Rubí, 392 bytes.
->(a){
s=Math::PI/18E4
t=1
d=r=c=0
a=a.map{|e|e-a[0]}
(0..36E4).each{|i|
b=a.map{|e|(e/Complex.polar(1,i*s)).rect}.transpose
m=b[0]
n=b[1]
x=m.min
if n.min>=0
l=[m.max-x,n.max].max
f=0
a.each_index{|j|f+=((l-n[j])*(x+l-m[j])*(x-m[j])*n[j])**2}
q=f/l**8
if q<1E-9
c>0&&(i-d)%9E4%89E3>1E3?(c=9E9):0
c+=1
d=i
end
if q<t
r=i
t=q
end
end
}
c>100||a.size<2?'unknown':c<1? 'impossible':r%9E4/1.0E3
}
El algoritmo es como sigue:
-Seleccione un punto arbitrario (el primero) y muévalo al origen (reste las coordenadas de este punto de todos los puntos de la lista).
-Probar todas las rotaciones del cuadrado sobre el origen en incrementos de 0.001 grados, hasta 360 grados.
-Para una rotación dada, si todos los puntos están por encima del eje y, dibuje el cuadrado más pequeño posible alrededor de todos los puntos, incorporando el punto más bajo y el más a la izquierda.
-Compruebe si todos los puntos están en el borde. Esto se hace con un cálculo suave que toma cada punto, encuentra las distancias al cuadrado de todos los bordes y los multiplica. Esto da un buen ajuste en lugar de una respuesta sí / no. Se interpreta que se encuentra una solución si este producto dividido por la longitud lateral ^ 8 es menor que 1E-9. En la práctica, esto es menos de un grado de tolerancia.
-El mejor ajuste se toma mod 90 grados y se informa como el ángulo correcto.
Actualmente, el código devuelve un valor ambiguo si se encuentran más de 100 soluciones (con una resolución de 0,001 grados. Eso es 0,1 grados de tolerancia).
primera función completamente funcional, en programa de prueba
Dejé la resolución en 1/10 de la resolución requerida para que la velocidad fuera razonable. Hay un error de 0.01 degress en el último caso de prueba.
g=->(a){
s=Math::PI/18000
t=1
d=r=-1
c=0
a=a.map{|e| e-a[0]}
(0..36000).each{|i|
b=a.map{|e|(e/Complex.polar(1,i*s)).rect}.transpose
m=b[0]
n=b[1]
x=m.min
if n.min>=0
l=[m.max-x,n.max].max
f=0
a.each_index{|j|f+=((l-n[j])*(x+l-m[j])*(x-m[j])*n[j])**2}
q=f/l**8
if q<1E-9
j=(i-d)%9000
c>0&&j>100&&j<8900?(c=9E9):0
c+=1
d=i
end
if q<t
r=i
t=q
end
end
}
print "t=",t," r=",r," c=",c," d=",d,"\n"
p c>100||a.size<2?'unknown':c<1? 'impossible':r%9000/100.0
}
#ambiguous
#g.call([Complex(0,0)])
#g.call([Complex(0,0),Complex(1,0)])
#g.call([Complex(0,0),Complex(1,0),Complex(0,1)])
#g.call([Complex(0,0),Complex(1,0),Complex(0,1),Complex(1,1)])
#g.call([Complex(0,1),Complex(0,2),Complex(1,0),Complex(1,3),Complex(2,0),Complex(2,3),Complex(3,1),Complex(3,2)])
#impossible
#g.call([Complex(0,0),Complex(1,0),Complex(2,0),Complex(3,1),Complex(4,2)])
#g.call([Complex(0,0),Complex(1,0),Complex(2,0),Complex(1,1)])
#g.call([Complex(0,1),Complex(0,2),Complex(1,0),Complex(1,3),Complex(2,0),Complex(2,3),Complex(3,1),Complex(3,2),Complex(2,2)])
#g.call([Complex(2,0),Complex(0,1),Complex(2,2),Complex(0,3)])
#g.call([Complex(0,0),Complex(2,1),Complex(0,2),Complex(2,2),Complex(-1,1)])
#possible
g.call([Complex(0,0),Complex(1,0),Complex(2,0)])
g.call([Complex(0,0),Complex(0.3,0.3),Complex(0.6,0.6)]) #(should return 45)
g.call([Complex(0,0),Complex(0.1,0.2),Complex(0.2,0.4)]) #(should return appx 63.435 (the real value is arctan(2)))
g.call([Complex(0,0),Complex(0,1),Complex(2,1),Complex(2,2)])
g.call([Complex(0,1),Complex(0,2),Complex(1,0),Complex(1,4),Complex(2,0),Complex(2,4),Complex(4,1),Complex(4,3)])
La versión de golf, resolución que cumple con las especificaciones, toma aproximadamente un minuto por llamada, en el programa de prueba.
Todavía hay un error molesto de 0.001 grados en el último caso de prueba. Incrementar aún más la resolución probablemente lo eliminaría.
g=->(a){ #take an array of complex numbers as input
s=Math::PI/18E4 #step size PI/180000
t=1 #best fit found so far
d=r=c=0 #angles of (d) last valid result, (r) best fit; c= hit counter
a=a.map{|e|e-a[0]} #move shape so that first point coincides with origin
(0..36E4).each{|i| #0..360000
b=a.map{|e|(e/Complex.polar(1,i*s)).rect}.transpose #rotate each element by dividing by unit vector of angle i*s, convert to array...
m=b[0] #...transpose array [[x1,y1]..[xn,yn]] to [[x1..xn],[y1..yn]]...
n=b[1] #...and assign to variables m and n
x=m.min #find leftmost point
if n.min>=0 #if all points are above x axis
l=[m.max-x,n.max].max #find the sidelength of smallest square in which they will fit
f=0 #f= accumulator for errors. For each point
a.each_index{|j|f+=((l-n[j])*(x+l-m[j])*(x-m[j])*n[j])**2} #...add to f the product of the squared distances from each side of the smallest square containing all points
q=f/l**8 #q= f normalized with respect to the sidelength.
if q<1E-9 #consider a hit if <1E-9
c>0&&(i-d)%9E4%89E3>1E3?(c=9E9):0 #if at least one point is already found, and the difference between this hit and the last exceeds+/-1 deg (mod 90), set c to a high value
c+=1 #increment hit count by 1 (this catches infinitely varible cases)
d=i #store the current hit in d
end
if q<t #if current fit is better than previous one
r=i #store the new angle
t=q #and revise t to the new best fit.
end
end
}
c>100||a.size<2?'unknown':c<1? 'impossible':r%9E4/1.0E3 #calculate and return value, taking special care of case where single point given.
}
#ambiguous
puts g.call([Complex(0,0)])
puts g.call([Complex(0,0),Complex(1,0)])
puts g.call([Complex(0,0),Complex(1,0),Complex(0,1)])
puts g.call([Complex(0,0),Complex(1,0),Complex(0,1),Complex(1,1)])
puts g.call([Complex(0,1),Complex(0,2),Complex(1,0),Complex(1,3),Complex(2,0),Complex(2,3),Complex(3,1),Complex(3,2)])
#impossible
puts g.call([Complex(0,0),Complex(1,0),Complex(2,0),Complex(3,1),Complex(4,2)])
puts g.call([Complex(0,0),Complex(1,0),Complex(2,0),Complex(1,1)])
puts g.call([Complex(0,1),Complex(0,2),Complex(1,0),Complex(1,3),Complex(2,0),Complex(2,3),Complex(3,1),Complex(3,2),Complex(2,2)])
puts g.call([Complex(2,0),Complex(0,1),Complex(2,2),Complex(0,3)])
puts g.call([Complex(0,0),Complex(2,1),Complex(0,2),Complex(2,2),Complex(-1,1)])
#possible
puts g.call([Complex(0,0),Complex(1,0),Complex(2,0)])
puts g.call([Complex(0,0),Complex(0.3,0.3),Complex(0.6,0.6)]) #(should return 45)
puts g.call([Complex(0,0),Complex(0.1,0.2),Complex(0.2,0.4)]) #(should return appx 63.435 (the real value is arctan(2)))
puts g.call([Complex(0,0),Complex(0,1),Complex(2,1),Complex(2,2)])
puts g.call([Complex(0,1),Complex(0,2),Complex(1,0),Complex(1,4),Complex(2,0),Complex(2,4),Complex(4,1),Complex(4,3)])
Tenga en cuenta que para aproximadamente un 30% más de código, este algoritmo podría adaptarse para trabajar rápido: es obvio que en casos con un número finito de soluciones, uno de los bordes se encuentra plano a lo largo de un cubo, por lo que todo lo que realmente tenemos que probar es esos ángulos que corresponden a cada par de vértices. También sería necesario mover un poco para comprobar que no hay infinitas soluciones.