HDU1969 Pie(二分搜索)

本文介绍了一种解决生日派对上如何公平分配不同大小馅饼的问题,通过使用二分搜索算法,在保证每个人都能获得一整块馅饼的前提下,最大化每个人分得的馅饼大小。文章详细解释了算法的实现过程,并提供了C++代码示例。
题目大意是要办生日Party,有n个馅饼,有f个朋友。接下来是n个馅饼的半径。然后是分馅饼了,
注意咯自己也要,大家都要一样大,形状没什么要求,但都要是一整块的那种,也就是说不能从两个饼中
各割一小块来凑一块,像面积为10的和6的两块饼(饼的厚度是1,所以面积和体积相等),
假设每人分到面积为5,则10分两块,6切成5。够分3个人,假设每人6。则仅仅能分两个了!
题目要求我们分到的饼尽可能的大!

仅仅要注意精度问题就能够了,一般WA 都是精度问题
运用2分搜索:
首先用总饼的体积除以总人数,得到每一个人最大能够得到的V,可是每一个人手中不能有两片或多片拼成的一块饼。
最多仅仅能有一片切割过得饼。

用2分搜索时。把0设为left。把V 设为right。mid=(left+right)/2;

搜索条件是:以mid为标志,假设每块饼都能够切割出一个mid。那么返回true,说明每一个人能够得到的饼的体积能够
大于等于mid;假设不能分出这么多的mid,那么返回false,说明每一个人能够得到饼的体积小于等于mid。

(1)精度为:0.000001

(2) pi 用反余弦求出,精度更高。

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
double pi = acos(-1.0);
int F,N;
double V[10001];
bool test(double x){
    int num=0;
    for(int i=0;i<N;i++){
        num+=int(V[i]/x);
    }
    if(num>=F) return true;
    else return false;
}
int main()
{
    int t,r;
    double v,max,left,right,mid;
    scanf("%d",&t);
    while(t--){
        scanf("%d%d",&N,&F);
        F = F + 1;
        for(int i=0;i<N;i++){
            scanf("%d",&r);
            V[i]=pi*r*r;
            v+=V[i];
        }
        max = v/F;
        left = 0.0;
        right = max;
        while((right - left) > 1e-6){
            mid = (left + right) / 2;
            if(test(mid)) left = mid;
            else right = mid;
        }
        printf("%.4lf\n",mid);
    }
    return 0;
}


转载于:https://www.cnblogs.com/zhchoutai/p/8379415.html

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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