采矿 HDU - 1173

探讨了一款游戏中的编程挑战——如何确定最优基地位置以快速采集资源。通过分析问题本质,采用一维中位数原理拓展至二维场景,实现高效求解。

某天gameboy玩魔兽RPG。有一个任务是在一个富含金矿的圆形小岛上建一个基地,以最快的速度采集完这个小岛上的所有金矿。这个小岛上有n(0<n<1000000)个金矿,每个金矿的矿藏量是相等的。而且这个小岛的地势非常平坦,所以基地可以建在小岛的任何位置,每个金矿的采矿速度只跟矿藏到基地的路程长度有关。为了不让这个任务太无聊,游戏设计者对这个小岛施了个“魔法”,规定矿工在小岛上只能正南正北正西正东走。也就是说矿工不能斜着在岛上走。 


这个小岛在一个二维直角坐标系中描述。 

你的任务就是帮gameboy找一个建造基地的位置,使矿工能以最快的速度采完所有矿。 
Input输入数据有多组。每组数据的第一行是一个正整数n(0<n<1000000),表示小岛上有n个金矿。在接下来的n行中,每行有两个实数x,y,表示其中一个金矿的坐标。n=0表示输入数据结束。 
Output每一组输入数据对应一行输出,输出两个实数x,y(保留小数点后两位),也就是你找到的建造基地的位置坐标。如果坐标不唯一,可以任选一个输出。 
Sample Input
4
1.0 1.0
3.0 1.0
3.0 3.0
1.0 3.0
0
Sample Output
2.00 2.00

在做这题之前,我们可以回顾一下以前做的题目,以前做过一道hdu 2803 简易版之最短距离,应该都不陌生。题目如下:

寒假的时候,ACBOY要去拜访很多朋友,恰巧他所有朋友的家都处在坐标平面的X轴上。ACBOY可以任意选择一个朋友的家开始访问,但是每次访问后他都必须回到出发点,然后才能去访问下一个朋友。 
比如有4个朋友,对应的X轴坐标分别为1, 2, 3, 4。当ACBOY选择坐标为2的点做为出发点时,则他最终需要的时间为 |1-2|+|2-2|+|3-2|+|4-2| = 4。 

现在给出N个朋友的坐标,那么ACBOY应该怎么走才会花费时间最少呢?

这题大家应该都会做,这是一道一维的求最短距离,很容易想到只要取一最中间的值那么就可以求出最短距离了。那么再转换到这题,这题可以说是简易版最短距离的升级版了,由一维变到了二维,那么同样的道理,不论是在x轴方向还是y轴方向上,我们只需分别取中位数就可以求得符合条件的位置了。

那么这题只要排一下序,输出中位数就行了(ps:其实比赛的时候我一直认为在这n个点中任区一个点都可以求得的距离都是最短距离,刚才在一维的情况下试了下才发现这是错误的想法)。

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
#include<math.h>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<map>
#include<vector>
using namespace std;
typedef long long LL;
#define MAX 1000010
double arrx[MAX],arry[MAX];
int main()
{
  int i,j,num;
  while(scanf("%d",&num)&&num)
  {
      for(i=0;i<num;i++)
      scanf("%lf%lf",&arrx[i],&arry[i]);
      sort(arrx,arrx+num);
      sort(arry,arry+num);
      printf("%.2f %.2f\n",arrx[(num-1)/2],arry[(num-1)/2]);
  }
  return 0;
}
### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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