poj 1328 Radar Installation (贪心)

本文介绍了一个经典的算法问题——如何使用最少数量的雷达装置覆盖海上的所有小岛。通过计算每个小岛可以被雷达覆盖的范围,并采用贪心算法确定雷达的最佳放置位置。

链接:poj 1328

Description

Assume the coasting is an infinite straight line. Land is in one side of coasting, sea in the other. Each small island is a point locating in the sea side. And any radar installation, locating on the coasting, can only cover d distance, so an island in the sea can be covered by a radius installation, if the distance between them is at most d. 

We use Cartesian coordinate system, defining the coasting is the x-axis. The sea side is above x-axis, and the land side below. Given the position of each island in the sea, and given the distance of the coverage of the radar installation, your task is to write a program to find the minimal number of radar installations to cover all the islands. Note that the position of an island is represented by its x-y coordinates. 
 
Figure A Sample Input of Radar Installations


Input

The input consists of several test cases. The first line of each case contains two integers n (1<=n<=1000) and d, where n is the number of islands in the sea and d is the distance of coverage of the radar installation. This is followed by n lines each containing two integers representing the coordinate of the position of each island. Then a blank line follows to separate the cases. 

The input is terminated by a line containing pair of zeros 

Output

For each test case output one line consisting of the test case number followed by the minimal number of radar installations needed. "-1" installation means no solution for that case.

Sample Input

3 2
1 2
-3 1
2 1

1 2
0 2

0 0

Sample Output

Case 1: 2
Case 2: 1

题意:X轴表示海岸线,在X轴上方是海 ,下方是陆地 ,海上有n个小岛,现在要在海岸线上安装雷达,

           雷达的覆盖范围是一个以雷达为圆心,以d为半径的圆,请用最少的雷达覆盖所有的小岛;

            当无法覆盖时输出-1

思路:算出 每个小岛能被覆盖的雷达的圆心范围,即以小岛为圆心 d为半径 作圆,该圆与X轴的交点:

           左交点为x-sqrt(d*d-y*y); 

           右交点为x+sqrt(d*d-y*y);

           按照 左交点 从小到大排序,第一个雷达放在第一个点的右交点,

           如果某点的左交点在当前雷达的右边,则需安装一个新雷达,更新雷达的位置

           否则 如果 某点的右交点也在当前雷达的左边,则把当前雷达的圆心更新为该点的右交点;


贪心思想,开始wrong了好多遍,同样的思路,网上解题报告代码一遍就AC,始终想不明白,突然发现 记录雷达的坐标定义成了 int型,改了就A了,以后得细心、、、大哭


AC代码:

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cmath>
using namespace std;
struct stu
{
    double x,y,l,r;
};
int cmp(struct stu a,struct stu b)
{
    return a.l<b.l;
}
int main()
{
    int i,j,n,d,m,t;
    double k;
    struct stu s[1005];
    for(i=1;;i++){
        scanf("%d%d",&n,&d);
        t=1;
        if(n==0&&d==0)
            break;
        for(j=0;j<n;j++){
            scanf("%lf%lf",&s[j].x,&s[j].y);
            s[j].l=s[j].x-sqrt(d*d-s[j].y*s[j].y);
            s[j].r=s[j].x+sqrt(d*d-s[j].y*s[j].y);
            if(s[j].y>d||d<=0)
                t=0;
        }
        if(t==0){
            printf("Case %d: -1\n",i);
            continue;
        }
        sort(s,s+n,cmp);
        k=s[0].r;
        m=1;
        for(j=1;j<n;j++){
            if(s[j].l>k){
                m++;
                k=s[j].r;
            }
            else if(s[j].r<k)
                k=s[j].r;
        }
        printf("Case %d: %d\n",i,m);
    }
    return 0;
}


【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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