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。

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

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;
}


标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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