二分:HDU2899,2199

2899.Strange fuction

题意:找到当x取值在0到100是F(x)的最小值。

思路:感觉这就是一道数学题,F(x)在[0,100]内的的最小值即为拐点(一阶导数为0),再用二分找一下答案就行了。

代码实现:

#include<stdio.h>
typedef long long ll;
const double rp=1e-7;
ll y;
double f(double x)
{
    return 42*x*x*x*x*x*x+48*x*x*x*x*x+21*x*x+10*x-y;
}
double F(double x)
{
    return 6*x*x*x*x*x*x*x+8*x*x*x*x*x*x+7*x*x*x+5*x*x-y*x;
}
int main()
{
    int t; scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        scanf("%lld",&y);
        double l=0,r=100,mid;
        while(r-l>rp)
        {
            mid=(l+r)/2;
            if(f(mid)-0>=rp) r=mid;
            else l=mid;
        }
        printf("%.4f\n",F(l));
    }
    return 0;
}

同理也可以练习HDU的2199题

[2199.Can you solve this equation?]

AC代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const double p=1e-7;
double f(double x)
{
    return 8*x*x*x*x+7*x*x*x+2*x*x+3*x+6;
}
int main()
{
    int T; cin>>T;
     double y;
    while(T--)
    {
        scanf("%lf",&y);
        if(6-y>p||y-f(100.0)>p){
            printf("No solution!\n");
            continue;
        }
        double l=0,r=100;
        while(r-l>p)
        {
            double mid=(l+r)/2;
            if(f(mid)-y>=p) r=mid;
            else l=mid;
        }
        printf("%.4f\n",r);
    }
    return 0;
}

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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