武大校赛资格赛 求方差

计算选择问题的最坏情况评分
部署运行你感兴趣的模型镜像
Problem 1570 - G - April disease
Time Limit: 1000MS     Memory Limit: 65536KB    
Total Submit: 210    Accepted: 105    Special Judge: No
Description
Holding a contest is an interesting mission, and apparently arranging the problems is not exceptional, either.
You may consider that there are N problems prepared, and it's required to choose M problems to form the problem set of the upcoming contest.
What's more, the evaluating function of all the problems choosed is as follows:

Where Xi represents the hardness of the i_th problem and X represents the average of the M problems.
However, the contest principal Alice has lost himself in April disease, and just wants to hold the worst contest ever.(Sounds horrible...)
Now he wonders, what's the minimum value of s^2 can be.
Input
The first line of each test case contains two numbers N and M. ( 1 <= M <= N <= 30 )

The following line will contain N numbers Xi. ( 1 <= Xi <= 10^9 )
Output
For each test case, output your answer in one line.
(Please keep three decimal places.)
Sample Input
4 3
6 10 1 2
5 2
1 8 3 4 9
Sample Output
4.667
0.250

 

#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<limits.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<cstring>
#include<iomanip>
#include<stdio.h>
#include<bitset>
#include<cctype>
#include<math.h>
#include<string>
#include<time.h>
#include<vector>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<stack>
#include<list>
#include<map>
#include<set>

#define LL long long

using namespace std;
const LL mod = 1e9 + 7;
const double PI = acos(-1.0);
const int M = 105;

double a[M];

double calc(int l, int r)
{
    double sum = 0;
    for(int i = l; i <= r; ++i)
        sum += a[i];
    int len = r - l + 1;
    double x = (double)(sum / len);
    double ans = 0;
    for(int i = l; i <= r; ++i){
        ans += (a[i] - x) * (a[i] - x);
    }
    ans /= len;
    return ans;
}

int main()
{
    int m, n;
    while( cin >> n >> m ){
        for(int i = 0; i < n; ++i)
            cin >> a[i];
        sort(a,a + n);
        double ans = 999999999;
        for(int i = 0; i <= n - m; ++i){
            ans = min(ans,calc(i,i + m - 1));
        }
        printf("%.3f\n",ans);
    }
    return 0;
}


 

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Stable-Diffusion-3.5

Stable-Diffusion-3.5

图片生成
Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型,相比 3.0 版本,它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值