Rev 1: Ruby, 354 bytes
mais golfe graças ao 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'}
Ruby, 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
}
O algoritmo é o seguinte:
-Escolha um ponto arbitrário (o primeiro) e mova-o para a origem (subtraia as coordenadas desse ponto de todos os pontos da lista).
-Tente todas as rotações do quadrado sobre a origem em incrementos de 0,001 grau a 360 graus.
-Para uma determinada rotação, se todos os pontos estiverem acima do eixo y, desenhe o menor quadrado possível em torno de todos os pontos, incorporando o ponto mais baixo e o mais à esquerda.
-Verifique se todos os pontos estão no limite. Isso é feito com um cálculo simples que pega cada ponto, localiza as distâncias ao quadrado de todas as arestas e as multiplica. Isso dá um bom ajuste ao invés de uma resposta sim / não. É interpretado que uma solução é encontrada se este produto dividido pelo comprimento da linha lateral ^ 8 for menor que 1E-9. Na prática, isso é menos que um grau de tolerância.
-O melhor ajuste é obtido mod 90 graus e relatado como o ângulo correto.
Atualmente, o código retorna um valor ambíguo se forem encontradas mais de 100 soluções (com resolução de 0,001 grau. Isso é 0,1 grau de tolerância).
primeira função totalmente funcional, no programa de teste
Deixei a resolução em 1/10 da resolução necessária para tornar a velocidade razoável. Há um erro de 0,01 degress no último caso de teste.
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)])
A versão para golf, resolução compatível com as especificações, leva cerca de um minuto por chamada, no programa de teste.
Ainda existe um erro irritante de 0,001 graus no último caso de teste. Aumentar ainda mais a resolução provavelmente a eliminaria.
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)])
Observe que, para cerca de 30% a mais de código, esse algoritmo pode ser adaptado para funcionar rapidamente: é óbvio que em casos com um número finito de soluções, uma das arestas fica plana ao longo de um cubo, então tudo o que realmente precisamos tentar é esses ângulos que correspondem a cada par de vértices. Também seria necessário fazer algumas oscilações para verificar se não existem infinitas soluções.