Distribute

本文介绍了一个关于计算机编程问题,如何根据给定的坐标和投掷距离,判断糖果是否能被特定位置的小朋友接收到。通过输入数据实例和代码实现,展示了如何解决这个问题的算法。

题目描述:

      巧克力买来了肯定要分发呀,但是你的力气是有限的,你丢出去的糖果只能被距离你小于等于R的小朋友接到。因此你想知道,对于在某一个位置的小朋友,是否能接到你丢出去的糖果。

输入格式:

      第一行一个整数T,表示数据组数

      接下来T行,每行五个数,x,y,R,x0,y0,表示你的坐标(x,y),你能丢出去的距离R,某一个小朋友的位置(x0,y0)

输出格式:

      T行,每行为YES或NO,第i行表示的是对应第i组的答案。若第i组的小朋友能接到糖果,输出“YES”,否则输出“NO” (均不加引号)

     

样例输入:

      2

      0 0 1 1 1

      0 0 2 1 0

样例输出:

      NO

      YES

数据范围:

      0<R<100000,|x|,|y|,|x0|,|y0|<100000

      保证所有数的最多有四位小数

提示:

如果你不知道怎么处理多组数据,请看这个范例:      Ubuntu Pastebin

# include<stdio.h>
# include<math.h>
/*巧克力买来了肯定要分发呀,但是你的力气是有限的,你丢出去的糖果只能被距离你小于等于R的小朋友接到。
因此你想知道,对于在某一个位置的小朋友,是否能接到你丢出去的糖果。
输入格式:第一行一个整数T,表示数据组数接下来T行,每行五个数,
x,y,R,x0,y0,表示你的坐标(x,y),你能丢出去的距离R,某一个小朋友的位置(x0,y0)
输出格式:T行,每行为YES或NO,第i行表示的是对应第i组的答案。
若第i组的小朋友能接到糖果,输出“YES”,否则输出“NO” (均不加引号)
样例输入:
2
0 0 1 1 1
0 0 2 1 0
样例输出:
NO
YES*/
int main()
{
	int n, i, j;
	long int  x, y, x0, y0, r;
	double m;
	scanf("%d", &n);

	long int a[n][5];
	i = 0;
	while(i < n)
	{
		j = 0;
		while(j < 5)
		{
			scanf("%lf", &m);
			if( m >=0)
			{
				a[i][j] =(long int)((m+0.00000000001)  * 10000);
			}
			else
			{
				a[i][j] =(long int)((m-0.00000000001)  * 10000);
			}//double将0.0001 存为0.000999999循环 ,故通过加减一个极小数可以进位,再用强制转换去尾可获得需要的值 
			j++; 
		}
		i++;
	}
	i = 0;
	
	while(i < n)
	{
		x = a[i][0];
		y = a[i][1];
		r = a[i][2];
		x0 = a[i][3];
		y0 = a[i][4];
		if ((x - x0)*(x - x0) + (y - y0)*(y - y0) <= r * r)
		{
			printf("YES\n");
		}
		else
		{
			printf("NO\n");
		}
		i++;
	}
	return 0;
}

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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