最大化平均值(二分搜索)

自动泊车轨迹生成的物理可行性三重约束 自动泊车轨迹规划本质上是运动学与动力学联合约束下的可行域搜索问题。其核心原理在于:车辆并非质点,而是受阿克曼转向几何、轮胎附着极限和加加速度(jerk)边界严格限制的刚体系统。技术价值体现在将数学优化解映射到真实执行能力——例如最小转弯半径决定曲率上限,曲率变化率约束倒逼Clothoid螺旋线替代Dubins路径,而jerk限值则定义了速度剖面的平滑性天花板。典型应用场景包括垂直/平行/倾斜车位的实时路径生成、动态车位选择及减速带等局部约束规避。本文聚焦MathorCup C题工程落地难点,系统阐释几何层、 阅读详情
//有n个物品的重量和价值分别是Wi和Vi.从中选出k个物品使得单位重量的价值最大
bool judge(double mid)
{
	vector<double> vec;
	for(int i=0;i<N;++i)
		vec.push_back(v[i]-w[i]*mid);
	sort(vec.begin(),vec.end());
	double sum=0;
	for(int i=0;i<K;++i)
	{
		sum+=vec[N-i-1];
	}
	return sum>=0;
}
void solve()
{
	double a=0,b=INF;
	for(int i=0;i<100;++i)
	{
		double mid=a+(b-a)/2;
		if(judge(mid))
			a=mid;
		else
			b=mid;
	}
}

已知有n中物品和一个可容纳M质量的背包,每种物品i的质量为Wi,假定将物品i放入背包,可以得到Pi的效益,求使背包中物品总效益最大的背包方案。 0/1背包问题 已知有n中物品和一个可容纳M质量的背包,每种物品i的质量为Wi,假定将物品i放入背包,可以得到Pi的效益,求使背包中物品总效益最大的背包方案。 实验方法: 找出成本函数,根据成本函数进行算法设计。给出分支—限界法的计算机算法。 详细解析参加教材206页。 Input 第一行有2个正整数n和c。n是物品数,c是背包的容 量。接下来的1 行中有n个正整数,表示物品的价值。第3 行中有n个正整数,表示物品的 重量。 Output 将计算出的装入背包物品的最大价值和最优装入方案 Sample Input 5 10 6 3 5 4 6 2 2 6 5 4 Sample Output 15 1 1 0 0 1 立即下载

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有n个物品的重量和价值分别是w[i]和v[i],从中选出K个物品使得单位重量的价值最大。 1 1 一般想到的是按单位价值对物品排序,然后贪心选取,但是这个方法是错误的,对于有样例不满足。我们一般用二分搜索来做(其实这就是一个01分数规划) 我们定义: 条件 C(x) :=可以选k个物品使得单位重量的价值不小于x。 因此原问题转换成了求解满足条件C(x)的最大x。那么怎么判断C(x)是否

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