Poj3122 Pie

二分

本题要求,对n块Pie,分给f+1个人,每个人只能分一个整块,可以是整张Pie,要求每个人分的面积大小相同,求每人能分的最大面积。

 

用二分,对每一个待定面积M,将每张Pie分成面积整数份M面积的块,小于M的舍去,如果最终分的块>=f+1,则分成功。

 

本题还有一个精度要求,对于精度要求的把握两个原则

 1)能用整形算无误差的用整形算

 2)浮点型的数,精确到能精确的最小位。

 

#include <cstdlib>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <math.h>

using namespace std;

const int MAX = 10000+5,MAX_A = 1000*1000,MIN_A = 0;
const double Pi = acos(-1.0);

int f,n;
double min_a,max_a;

double a[MAX];


void caculate()
{
    double mid;
    int sum;
    while(max_a - min_a > 1e-5)
    {
         sum = 0;
         mid = (min_a + max_a)/2;
         for(int i = 0; i < n; i++)
         {
             sum += floor(a[i] / mid);
         }       
         if(sum >= f + 1)min_a = mid;
         else max_a = mid;
    }
    printf("%.4lf\n", min_a);
}

int main(int argc, char *argv[])
{
    
    int kase;
    scanf("%d",&kase);
    while(kase--)
    {
        min_a = 0;
        max_a = MIN_A;
                 
        scanf("%d%d",&n,&f);
        for(int i = 0; i < n; i++)
        {
            scanf("%lf",a + i);
            a[i] *= a[i]*Pi;
            max_a = max(max_a,a[i]);
            
        }
        
        caculate();
        
        
        
    }
    
    //system("PAUSE");
    return EXIT_SUCCESS;
}


 

【无机】基于改进粒子群算法的无机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研员及从事无机路径规划、智能优化算法研究的相关技术员。; 使用场景及目标:①用于无机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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