文章标题 Coderforces 908C New Year and Curling(暴力)

本文介绍了一道关于二维坐标系中多个圆之间的碰撞问题。题目要求计算当这些圆依次向y轴方向移动并可能与其他圆碰撞时,最终停止的位置。文章提供了一种O(n²)的解决方案,并附带了详细的C++实现代码。

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传送门 http://codeforces.com/problemset/problem/908/C
题意:在二维坐标系上有n个半径为r的圆,一开始在无穷远出的xi位置,然后按顺序每次有一个圆往y=0的方向移动,当碰到其他圆或者碰到y=0即停止,然后要我们求最后每个圆最后停止时的y坐标的位置,圆停止后就不再移动,即使被其他圆碰到。
分析:首先数据只有1000,所以直接暴力O(n2)求解,对于第i个圆,我们遍历1~i-1个圆,判断出与第i个圆是否会相碰,如果相碰,通过勾股定理求出y坐标,然后遍历完求出最大的y的坐标即为当前圆的坐标位置
代码:

#include <iostream>
#include <queue>
#include <set>
#include <stack>
#include <algorithm>
#include <math.h>
#include <cstdio>
#include <vector>
#include <cstring>

using namespace std;

typedef pair<int ,int> pii;
typedef long long ll;

const int maxn = 1e5 + 10;
const double pi = acos(-1.0);
const int inf = 0x3f3f3f3f;

int n,r;
int x[maxn];
double y[maxn];//y坐标 

int main()
{
    while (cin>>n>>r){
        for (int i=1;i<=n;i++){
            cin>>x[i];
        } 
        y[1]=r;
        for (int i=2;i<=n;i++){
            y[i]=1.0*r;
            for (int j=1;j<i;j++){ 
                if (fabs(x[j]-x[i])>2*r)continue;//不想碰的情况 
                else {
                    int g = (2*r)*(2*r)-fabs(x[j]-x[i])*fabs(x[j]-x[i]);
                    double tmp = sqrt(g);
                    tmp += y[j];
                    y[i]=max(tmp,y[i]);
                }

            }
        }
        for (int i=1;i<=n;i++){
            if (i==1)printf ("%.8f",y[i]);
            else printf (" %.8f",y[i]);
        }
        printf ("\n");
    }
    return 0;
}
内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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