PAT(B)1063 计算谱半径

本文介绍了一个计算矩阵谱半径的问题,给出了具体的输入输出格式及样例,并提供了完整的AC代码实现。

1063. 计算谱半径(20)

时间限制
200 ms
内存限制
65536 kB
代码长度限制
8000 B
判题程序
Standard
作者
CHEN, Yue

在数学中,矩阵的“谱半径”是指其特征值的模集合的上确界。换言之,对于给定的n个复数空间的特征值{a1+b1i, …, an+bni},它们的模为实部与虚部的平方和的开方,而“谱半径”就是最大模。

现在给定一些复数空间的特征值,请你计算并输出这些特征值的谱半径。

输入格式:

输入第一行给出正整数N(<= 10000)是输入的特征值的个数。随后N行,每行给出1个特征值的实部和虚部,其间以空格分隔。注意:题目保证实部和虚部均为绝对值不超过1000的整数。

输出格式:

在一行中输出谱半径,四舍五入保留小数点后2位。
输入样例:

5
0 1
2 0
-1 0
3 3
0 -3

输出样例:

4.24

这个题我一定要谴责,今天刷的时候看到通过率蛮高的,结果我贡献了两个WA,因为题目中有这样一句话:输出格式:在一行中输出谱半径,四舍五入保留小数点后2位。于是我特意加上了四舍五入:

if((x-int(x))>=0.5)x=int(x)+1;

事实证明根本不需要四舍五入,去掉这行代码就可以了,PAT有问题的题目不止这一个,真的好难受啊。下面放AC代码:

#include<iostream>
#include<cmath>
#include<iomanip>
using namespace std;
int main()
{
  int n;
  cin>>n;
  double min=-1;
  for(int i=0;i<n;i++)
  {
    int a,b;
    cin>>a>>b;
    double c=a*a+b*b;
    if(c>min)min=c;
  }
  double x=sqrt(min);
//  if((x-int(x))>=0.5)x=int(x)+1;
  cout<<fixed<<setprecision(2)<<x<<endl;
}
### 关于PAT甲级1063题目的解析 对于PAT甲级中的题目编号为1063的解答,主要关注集合相似度计算的问题。给定两个整数集合作为输入,目标在于求解这两个集合之间的相似度并以百分比形式精确到一位小数输出[^2]。 #### 输入描述 每一组测试数据的第一行为一个正整数N (1 ≤ N ≤ 50),表示该组中有多少个查询。随后有N行,每行先给出一个正整数K(≤ 30),接着是K个介于0 到10^5之间互不相同的非负整数组成的第一个集合;之后又是一个正整数M(≤ 30), 接着是M个同样范围内的不同非负整数组成了第二个集合。 #### 输出要求 针对每次询问,在单独的一行内按照四舍五入保留至小数点后第一位的方式打印出两集合间的相似程度,单位为百分比。 #### 解决方案概述 要解决这个问题,可以采用如下策略: - 对每一个查询分别处理; - 使用哈希表来存储第一个集合里的元素以便快速查找是否存在相同成员; - 统计共同拥有的元素数量以及各自独有的元素数目; - 应用公式 `(交集中元素的数量 / 并集中元素总数量) * 100` 来得出最终的结果,并确保结果格式化为指定样式。 ```python def set_similarity(set_a, set_b): intersection = len(set_a & set_b) union = len(set_a | set_b) if union == 0: return "NaN" similarity_percentage = round((intersection / union) * 100, 1) return f"{similarity_percentage}%" queries = [ ([99, 87, 101], [87, 101, 5]), ([99, 101, 18, 5, 135], [1, 2]), ] for a_elements, b_elements in queries: result = set_similarity(set(a_elements), set(b_elements)) print(result) ``` 上述代码实现了基于Python语言版本的解决方案,通过定义函数 `set_similarity()` 实现了对任意两个集合间相似性的评估,并且能够正确地遵循题目所规定的输出格式。
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