Codeforces700A As Fast As Possible 数学推理

本文介绍了一种计算车载距离的方法,并通过程序模拟了特定条件下最后一波信号恰好到达终点的情况。利用给定的速度和距离参数,计算了不同条件下的总时间消耗。

 

设车载距离xl

每拨等t=(2xl)/(v1+v2)

最后一波要正好到头

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;

int main()
{
    int n,k;
    double l,v1,v2;
    while(~scanf("%d%lf%lf%lf%d",&n,&l,&v1,&v2,&k))
    {
        int g = n / k + (n % k != 0);
        double  a = (v1 + v2)*l/(v1+v2+2*(g-1)*v1);
        double sum = a / v2 + (l-a)/v1;
        printf("%.10f\n",sum);
    }
    return 0;
}

 

### 关于Codeforces推理基准测试集 对于特定平台如Codeforces推理基准测试集,当前主要资源集中于编程竞赛题目及其解决方案的数据集合。然而,专门针对Codeforces构建的推理基准测试集并不常见见诸文献或公开资料中[^1]。 通常情况下,创建这样的数据集涉及收集大量的历史比赛记录、参赛者的提交代码以及对应的成绩评估等信息。这些数据可以用来分析不同算法的表现差异,理解各种解题思路的有效性和效率等问题。但是具体到用于模型训练和性能评测的标准格式化的推理基准测试集,则可能需要自行设计并建立。 如果目标是在自然语言处理或其他AI领域内利用类似Codeforces的比赛数据作为推理能力评价的一部分,那么可以从以下几个方面着手准备: - **数据采集**:获取官方API授权访问权限来提取结构化的历史赛事数据。 - **预处理工作**:清洗噪声数据,标注每道题目的难度级别、所属知识点类别标签等元数据。 - **特征工程**:定义合理的输入输出形式,比如将问题描述转换成向量表示;设定衡量标准如AC率(Accepted Submission Ratio)、平均运行时间等指标。 - **验证机制建设**:设立严格的交叉验证流程确保所建模能够泛化良好而不只是过拟合现有样本空间。 值得注意的是,在实际操作层面还需要考虑版权归属、隐私保护等因素的影响。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_codeforces_data(problem_id): url = f"https://codeforces.com/problemset/problem/{problem_id}" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # Example of extracting problem statement (this is a simplified example and may need adjustments based on actual HTML structure) problem_statement = soup.find('div', class_='problem-statement').get_text() return problem_statement ```
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