HDU 4442 Physical Examination

本文深入探讨了排序算法与数据结构优化在提高数据处理效率方面的重要作用,详细介绍了各种经典排序算法的工作原理及性能比较,并阐述了如何通过优化数据结构来提升算法的执行速度和内存使用效率。

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

 
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#define MAXSIZE 1000030
using namespace std;
struct node
{
    __int64 a,b;
}P[MAXSIZE];
__int64 s,sum;
bool cmp(node a,node b)
{
    return a.a*b.b<a.b*b.a;
}

int main()
{
    int n;
    __int64 MOD=365*24*60*60;
    while(scanf("%d",&n),n)
    {
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            scanf("%I64d%I64d",&P[i].a,&P[i].b);

        }
        sort(P,P+n,cmp);
        sum=0;s=0;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {

            s=P[i].a+sum*P[i].b;
            sum+=s;
           sum=sum%MOD;
        }

        cout<<sum%MOD<<endl;

    }
    return 0;
}

内容概要:本文档是关于基于Tecnomatix的废旧智能手机拆解产线建模与虚拟调试的毕业设计任务书。研究内容主要包括:分析废旧智能手机拆解工艺流程;学习并使用Tecnomatix软件搭建拆解产线的三维模型,包括设备、输送装置等;进行虚拟调试以模拟各种故障情况,并对结果进行分析提出优化建议。研究周期为16周,涵盖了文献调研、拆解实验、软件学习、建模、调试和论文撰写等阶段。文中还提供了Python代码来模拟部分关键流程,如拆解顺序分析、产线布局设计、虚拟调试过程、故障模拟与分析等,并实现了结果的可视化展示。 适合人群:本任务书适用于机械工程、工业自动化及相关专业的本科毕业生,尤其是那些对智能制造、生产线优化及虚拟调试感兴趣的学生。 使用场景及目标:①帮助学生掌握Tecnomatix软件的应用技能;②通过实际项目锻炼学生的系统建模和虚拟调试能力;③培养学生解决复杂工程问题的能力,提高其对废旧电子产品回收再利用的认识和技术水平;④为后续的研究或工作打下坚实的基础,比如从事智能工厂规划、生产线设计与优化等工作。 其他说明:虽然文中提供了部分Python代码用于模拟关键流程,但完整的产线建模仍需借助Tecnomatix商业软件完成。此外,为了更好地理解和应用这些内容,建议学生具备一定的编程基础(如Python),并熟悉相关领域的基础知识。
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