雷达覆盖 Zju_1041(叉积)

本文探讨了一个关于雷达覆盖的问题:给定雷达的位置和半径,以及一系列目标点的位置,如何计算通过旋转雷达能够覆盖的最大目标点数量。文章提供了一段示例代码,展示了如何解决这个问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Description

以雷达心为圆心的半圆形雷达覆盖范围有多个点 雷达可旋转,求最多覆盖数(含在边界的) 

Sample Input

25 25 3.5------雷达坐标与半径
7----------点数
25 28-------点坐标
23 27
27 27
24 23
26 23
24 29
26 29
350 200 2.0
5
350 202
350 199
350 198
348 200
352 200
995 995 10.0
4
1000 1000
999 998
990 992
1000 999
100 100 -2.5

Sample Output

3
4

4

var
 x,y:array[0..1001] of longint;
 x1,y1,z1,n,i,k,l,j,m,q,x0,y0,p:longint;
 r:real;
 min:array[0..1001] of longint;

procedure main(a:real;b:longint);
 var
  r:real;
  q,i,j,m,right,left,ans,max:longint;
begin
 q:=0;
 max:=0;
 right:=0;
 left:=0;
 ans:=0;
 for i:=1 to n do
  begin
   r:=sqrt(sqr(x[i]-x0)+sqr(y[i]-y0));
   if r<=a then begin
                inc(q);
                min[q]:=i;
                end;
  end;
 for i:=1 to q do
 begin
  for j:=1 to q do
   begin
    m:=(x[min[i]]-x0)*(y[min[j]]-y0)-(x[min[j]]-x0)*(y[min[i]]-y0);
    if m>0 then inc(right);
    if m<0 then inc(left);
    if m=0 then inc(ans);
   end;
   if right+ans>max then max:=right+ans;
   if left+ans>max then max:=left+ans;
    left:=0;
    right:=0;
    ans:=0;
  end;
 writeln(max);
end;

begin
 r:=1;
 p:=1;
while true do
 begin
  readln(x0,y0,r);
   if r<0 then exit;
   readln(n);
  for i:=1 to n do
   readln(x[i],y[i]);
   main(r,p);
   fillchar(x,sizeof(x),0);
   fillchar(y,sizeof(y),0);
   inc(p);
  end;
end.


内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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