Codeforces 48C The Race 模拟题

本文探讨了一种解决在复杂加油站布局下,车辆在不同站间行驶时的油量计算问题。通过模拟方法,实现了精确计算车辆在特定条件下的油量需求,以及预测下一次加油的具体位置。

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题意:

给定n个加油站,一辆车由A点跑到B点,每个100m有一个加油站,每开100m需要10升油。

在每个车站会检查一下油量,若车子若开不到下一个加油站则加x升油。

开始有x升油

下面给出加油的记录。

问下一次加油在哪一站。若答案唯一输出具体哪站。

油箱容量无限

思路:

水模拟。。

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <iostream>
using namespace std;
#define gg 10.0
#define N 1005
#define eps (1e-6)
#define ll int
double p[N];
ll n;
void input(){
	for(ll i = 1; i <= n; i++)cin>>p[i];
}
double ok(double x){
	double now = x;
	double siz = 0;
	for(ll i = 1; i <= n; i++)
	{		
		siz += floor(now/gg);
		now -= floor(now/gg)*gg;
		if(siz != p[i]){
			double cha = (p[i] - siz)*10.0 - now;
			now = 0;
			x += cha / i;
		}
		siz = p[i];
		now += x;
	}
	return now;
}
double ok2(double x){
	double now = x;
	double siz = 0;
	for(ll i = 1; i <= n; i++)
	{		
		siz += floor(now/gg);
		now -= floor(now/gg)*gg;
		if(siz != p[i]){
			double cha = (siz - p[i])*10.0 - (10.0-now-eps);
			now = 10.0 - eps;
			x -= cha / i;
		}
		siz = p[i];
		now += x;
	}
	return now;
}
int main(){
	ll i, j;
	while(cin>>n){
		input();
		double l = ok(p[1]*10.0) + eps;
		double r = ok2(p[1]*10.0 + 10.0);
		l = floor(l/10.0);
		r = floor(r/10.0);
		if(l == r)
		{
			puts("unique");
			printf("%.0lf\n", p[n] + l);
		}
		else puts("not unique");
	}
	return 0;
}


关于Codeforces上的问题'Trail',目前提供的参考资料中并未直接提及该问题的具体解法或讨论[^1]。然而,在处理类似平台上的编程挑战时,通常会遵循特定的方法论来解决问题。 对于未具体描述的问题'Trail',假设这是一个涉及路径遍历或是图结构中的轨迹计算等问题,一般解决方案可能涉及到深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)或者是动态规划等技术。这些方法能够有效地探索所有可能性并找到最优解。 考虑到Codeforces平台上许多问题的特点,解决这类题目往往还需要注意边界条件以及输入数据范围的影响。编写代码前应仔细阅读题目说明,确保理解所有的约束条件和特殊案例。 下面是一个简单的Python实现例子,用于展示如何通过深度优先搜索算法在一个假定的网格环境中寻找从起点到终点的有效路径: ```python def dfs(grid, start, end): rows, cols = len(grid), len(grid[0]) visited = set() def explore(r, c): if (r < 0 or r >= rows or c < 0 or c >= cols or grid[r][c] == '#' or (r,c) in visited): return False if (r, c) == end: return True visited.add((r, c)) directions = [(0, 1), (1, 0), (-1, 0), (0, -1)] for dr, dc in directions: next_r, next_c = r + dr, c + dc if explore(next_r, next_c): return True return False return explore(*start) # Example usage with a simple maze represented as a list of strings. maze = [ '..#.##', '#...#.', '#####.' ] print(dfs(maze, (0, 0), (2, 5))) # Output should be True based on this example layout. ``` 此段代码展示了利用递归方式执行深度优先搜索的过程,适用于某些类型的‘Trail’类问题。当然实际应用中还需根据具体的题目要求调整逻辑细节。
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