HDU'14’11'校赛 Harmonious Contest

#include<stdio.h>
int main()
{
 int a,b,c,n,i,t;
 while(~scanf("%d",&n))
 {

  for(i=1;i<=n;i++)
  {
    scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
   if(a>b&&a>c)
   {t=a;a=c;c=t;}
   else if(b>a&&b>c)
   {t=b;b=c;c=t;}
  if(a+b<=c||a-b>=c)printf("NO\n");
  else if(a*a+b*b==c*c||a*a==b*b+c*c||a*a+c*c==b*b)printf("Right triangle\n");
  else if(a*a+b*b>c*c)printf("Acute triangle\n");
  else if(a*a+b*b<c*c)printf("Obtuse triangle\n");
  }
 }
 return 0;
}

Harmonious Contest

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 0 Accepted Submission(s): 0


Problem Description
This is a magic country Harmonious society And harmonious people This is a wonderful contest Harmonious students And harmonious problems. This is the most harmonious problem, and the question is as following: Given three positive integers A, B and C (0<A,B,C<=100) which denote the length of three edges, please tell me whether they can make up a legal triangle.

Input
The first line is an integer T(T<=100) which indicates the number of test cases. Each test case consists of three integers A,B and C in a line.

Output
For each test case please output the type of triangle (Acute triangle、Right triangle or Obtuse triangle) if A,B and C can make up a legal triangle, and output "NO" otherwise. One line per case.

Sample Input
4 3 4 4 3 4 5 3 4 6 3 4 7

Sample Output
Acute triangle Right triangle Obtuse triangle NO

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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