二分-浮点

本文通过一个具体的编程问题实例——求解每个人都能获得的最大等体积PIZZA,介绍了如何在二分查找中正确处理浮点数。文章强调了在进行浮点运算时需要注意的精度问题,并给出了具体的代码实现。
/*
论EPS的重要性。。。。。
浮点类型二分的写法。。。。。
-------------------------POJ3122-----------------------
给出一堆PIZA 然后求每个人都能等体积的最大体积是多少
要求每个人的PIZA都来自同一块PIZA


二分一下体积 这题就卡一个二分浮点数的时候要注意EPS
还有求一个块PIZA能分成多少块的时候要补充EPS
防止类似12.99999999的情况。。。。。
大概就这样,具体看代码。

*/


#include <algorithm>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
#define endl '\n'

using namespace std;

const int MAXN = 1e4 + 5;
const double PI = 3.1415926535898;

double area[MAXN];
double l,r;
int n,m;

bool judge(double x)
{
	int cont = 0,i;

	for(i = 0;i < n;i++)
	{
		cont += (int)(area[i] / x + (1e-12));
	}

	if(cont >= m)return true;
	return false;
}

double binarysearch()
{
	while(r - l > (1e-7))
	{
		double mid = (l + r) / 2.0;
		if(judge(mid))l = mid;
		else r = mid;
	}
	return l;
}

int main()
{
	int T;
	scanf("%d",&T);
	while(T--)
	{
		scanf("%d %d",&n,&m);
		m++;

		l = 0;
		r = 0;

		int i;
		double tr;
		for(i = 0;i < n;i++)
		{
			scanf("%lf",&tr);
			area[i] = tr * tr * PI;
			if(area[i] > r)r = area[i];
		}

		printf("%lf\n",binarysearch());
	}
	return 0;
}


### 浮点二分法的实现与原理 浮点二分查找是一种基于区间分割的方法,其核心思想是通过逐步缩小目标区间的范围来逼近最终解。相比于整数二分查找,浮点二分不需要处理加1减1这样的边界调整问题,而是依赖于设定的精度阈值来控制迭代终止条件。 #### 一、基本原理 浮点二分的核心在于定义一个足够小的误差界限 \( \epsilon \),当当前区间的长度小于该误差界限时,认为已经找到了满足需求的结果。通常情况下,\( \epsilon \) 的取值取决于具体应用场景的需求,常见的设置为 \( 10^{-6} \) 或更小[^1]。 在每次迭代过程中,计算中间值 `mid` 并将其代入到某个判定函数中验证是否符合条件。如果不符合,则根据逻辑更新左界或右界,从而进一步缩小区间范围。 #### 二、算法模板 以下是通用的浮点二分查找伪代码: ```cpp double binarySearch(double left, double right, double epsilon) { while (right - left > epsilon) { // 当前区间宽度超过允许误差则继续循环 double mid = (left + right) / 2; // 计算中间位置 if (check(mid)) { // 判断条件由实际应用决定 left = mid; // 更新左侧边界 } else { right = mid; // 更新右侧边界 } } return left; // 返回结果可选 left 或 right,两者在此处几乎相同 } ``` 上述代码中的 `check()` 函数需依据特定场景设计。例如,在求平方根的情况下,此函数可能用来测试猜测值是否接近真实值[^2]。 #### 三、实例分析 —— 求平方根 假设我们需要利用浮点二分方法寻找正实数 \( x \) 的平方根。可以通过下面的方式完成这一任务: ```cpp #include <iostream> using namespace std; bool check(double guess, double target) { return guess * guess <= target; } int main(){ const double EPSILON = 1e-8; double number; cin >> number; double low = 0, high = max(1.0,number); while(high-low>EPSILON){ double middle=(low+high)/2; if(check(middle,number)){ low=middle; } else{ high=middle; } } cout << fixed << setprecision(9)<<low<<endl; return 0; } ``` 在这个例子当中,我们设定了初始搜索空间 `[0,max(1,x)]` ,并通过不断调用辅助函数 `check()` 来确认候选答案的位置关系,直至达到预定精确度为止[^3]。 --- ###
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