【zznu-2174】

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题目描述

给出一个圆C1的圆心和半径x1,y1,r1和另外一个圆C2的圆心为x2,y2(x,y均为整数 r为正整数  且绝对值不超1e8)。
已知两圆圆心距不超1e8,给出两者相交面积S(大于0),求出圆C2的最小半径r2。

 

输入

每行输出五个整数x1,y1,r1,x2,y2。以及相交面积S(保留2位有效数字)。

 

输出

结果为正整数,输出占一行。
 

 

样例输入

0 0 1 0 1 1.22
0 0 1 1 1 0.57

 

样例输出

1
1

 

 

 

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const double pi = acos(-1.0);
struct Circle
{
    double x, y, r;
};

double dis(Circle a, Circle b)
{
    return sqrt((a.x-b.x)*(a.x-b.x)+(a.y-b.y)*(a.y-b.y));
}

double solve(Circle a, Circle b)
{
    double d = dis(a, b);
    if (d >= a.r + b.r) return 0;
    if (d <= fabs(a.r - b.r))
    {
        double r = a.r < b.r ? a.r : b.r;
        return pi * r * b.r;
    }

    double ang1 = acos((a.r*a.r+d*d-b.r*b.r)/2.00/a.r/d);
    double ang2 = acos((b.r*b.r+d*d-a.r*a.r)/2.00/b.r/d);
    double ret = ang1*a.r*a.r+ang2*b.r*b.r-d*a.r*sin(ang1);
    return ret;
}

int main()
{
    Circle a, b;
    double s;
    while(~scanf("%lf%lf%lf%lf%lf%lf", &a.x, &a.y, &a.r, &b.x, &b.y, &s))
    {
        double l = 0, r = 1e8;
        while(fabs(r - l) >= 1e-5)
        {
            double mid = (l+r)/2.0;
            b.r = mid;
            double ss = solve(a, b);
            if(ss > s)
                r = mid;
            else
                l = mid;
        }
        printf("%.0f\n", l);
    }
    return 0;
}
posted @ 2018-08-19 20:11 LesRoad 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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