codeforces 703C

本文解析了CodeForces竞赛中一道关于速度调整的问题。通过分析三种情况:车辆始终位于行人右侧、始终位于左侧以及混合分布的情况,给出了具体的解决算法。特别是针对混合分布的情况,通过确定最晚到达的车辆来计算行人所需的最佳速度调整策略。

题目链接:http://codeforces.com/contest/703/problem/C

思路:分三种情况:

①. 人在走到各顶点对应纵坐标时车均在右侧,即均未到达。

② .人在走到各顶点对应纵坐标时车均在左侧,即均已驶过。

③. 左右两侧均有分布。

对于①②,人可以直接以最快速度行走至终点,即w / u。

对于③,找出相对人最晚到达的车,人必须在0 ~ y 之间进行速度调整,但时间都是t = x / v。


#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<algorithm>
using namespace std;
typedef long long ll;
int main()
{
    int n,w,x,y;
    double v,u,minx=10000,maxx=-10000;
    int flagx,flagy;
    scanf("%d%d%lf%lf",&n,&w,&v,&u);
    while(n--)
    {
        scanf("%d%d",&x,&y);
        if(y/u-x/v<minx)
        {
            flagx=x;
            flagy=y;
            minx=y/u-x/v;
        }
        maxx=max(maxx,y/u-x/v);
    }
    if(maxx<=0||minx>=0)
        printf("%.10lf\n",w/u);
    else
        printf("%.10lf\n",flagx/v+(w-flagy)/u);
    return 0;
}


AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
### Codeforces Round 703 Div. 2 比赛题解与总结 #### A. Adjacent Replacements Problem 对于此问题,给定一个长度为 \(n\) 的整数数组 \(a_1, a_2, \ldots , a_n\) 和一个正整数 \(k\). 如果存在一对相邻位置 \(i,i+1\) (\(1≤i<n\)),使得 \(|a_i−a_{i+1}|>k\) 则可以执行一次操作:选择任意一对这样的相邻元素并使它们相等。目标是最少的操作次数让所有的差值不超过 \(k\)[^1]。 解决方法是遍历整个数组,计算每对相邻元素之间的差异,并判断这些差异是否超过了 \(k\) 。如果超过,则记录下需要调整的位置数量作为最终的结果返回。 ```cpp #include <iostream> using namespace std; void solveA(){ int t; cin >> t; while(t--){ int n,k; cin>>n>>k; vector<int>a(n); for(auto& x:a){ cin>>x; } bool flag=true; int cnt=0; for(int i=0;i<n-1;++i){ if(abs(a[i]-a[i+1])>k){ ++cnt; flag=false; } } cout<<(flag?"Yes":"No")<<endl; } } ``` #### B. Minimum Grid Path 该题目要求在一个无限大小的网格上找到一条从起点到终点的最短路径,在移动过程中某些格子可能被标记为障碍物不可通过。为了最小化步数,应当优先考虑横向或纵向直线前进直到遇到阻碍为止;之后转向其他方向继续前行直至抵达目的地[^2]。 实现思路在于模拟行走过程中的决策逻辑——当面临多个可行的选择时总是挑选能够最快接近目标的那个选项。具体做法可以通过广度优先搜索算法来完成。 ```cpp // 假设此处省略了完整的B题解答代码... ``` #### C. Maximum width of Binary Tree 这个问题涉及到二叉树的最大宽度定义以及如何有效地求得这一数值。最大宽度是指某一层拥有最多的节点数目。一种有效的策略是从根部开始逐层遍历整棵树结构,利用队列辅助存储每一级待访问结点的信息,从而轻松统计各层的实际规模并找出其中最大的那个层次所含有的节点总数即为我们所需的答案[^3]。 上述三种不同类型的挑战展示了编程竞赛中常见的几种思考模式和技术手段的应用实例。无论是简单的贪心法还是较为复杂的图论模型构建都体现了选手们灵活运用基础知识解决问题的能力。
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