NOIP2020.9.19模拟spongebob

本文介绍了一道NOIP2020模拟赛的算法题目,旨在求解给定安保任务参数下的最低薪水值。通过分析绝对值函数特性,采用零点分段方法,最终实现了高效求解。

NOIP2020.9.19模拟spongebob

Description

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Input

输入文件包含 n + 1 行。
第一行一个整数 n,表示咸鱼 A 在这个月参加安保任务的次数。
接下来 n 行,每行两个整数 ai ,bi ,分别为这一次安保任务的两个参数。

Output

输出一行一个实数 y,表示在所有情况下薪水的最低值。
随后系统会将你的输出与答案进行比较,只有当你的输出与答案绝对误差不超过 10^−3 时才能得到

Sample Input

2
1 1
2 -1

Sample Output

1.50

Data Constraint

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Hint

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题解

题意

求min(sigma(|ai*x + bi|))

分析

显然是零点分段,零点的坐标为-a/b,选取的x一定为某个零点,那么每计算一次x的时间是O(n)的。考虑把绝对值拆掉,发现一个ax+b的函数跨过零点就要变号,且a’x+b’为单调函数,可以知道整个函数的解析式。

code

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#define abs(x) (x>0?x:-(x))
#define min(x,y) (x<y?x:y)
#define N 300005
int a[N],b[N],p[N],n,suma;
double c[N],sum,ans=1e10;
using namespace std;
bool cmp(int x,int y) {return c[x]<c[y];}
int main(){
	scanf("%d",&n);
	for (int i=1;i<=n;++i) scanf("%d%d",&a[i],&b[i]),c[p[i]=i]=-1.0*b[i]/a[i];
	sort(p+1,p+n+1,cmp);
	for (int i=1;i<=n;++i) sum+=abs(a[i]*c[p[1]]+b[i]),suma-=abs(a[i]);
	ans=sum;
	for (int i=2;i<=n;++i){
		suma+=abs(2*a[p[i-1]]);
		sum+=suma*(c[p[i]]-c[p[i-1]]);
		ans=min(ans,sum);
	}
	printf("%.6f",ans);
}
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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