洛谷 P1378 油滴扩展

本文探讨了在一个长方形区域内,如何安排多个油滴的放置顺序以使得它们扩散后的总体积最大。通过计算每个油滴可能的最大半径,并采用递归搜索的方法找到最优解。

题目概述

    在一个长方形框子里,最多有N(0≤N≤6)个相异的点,在其中任何一个点上放一个很小的油滴,那么这个油滴会一直扩展,直到接触到其他油滴或者框子的边界。必须等一个油滴扩展完毕才能放置下一个油滴。那么应该按照怎样的顺序在这个点上放置油滴,才能使放置完毕后所有油滴占据的总体积最大呢?(不同的油滴不会相互融合)

解题思路

    这题就是一道纯粹的搜索。对于每个油滴,计算出它到矩形四个边界的距离,与之前放下的每个油滴的圆心距减去后者半径,这个油滴的半径就是这些数据中的最小值。

    注意:pi应取3.141592653589;

          当投放油滴的点已被覆盖(即圆心距大于已放下的油滴半径)时,半径应取0;

          输出时的四舍五入应用trunc(x+0.5)实现。

    时间复杂度:O(n!)

    空间复杂度:O(n)

源程序

var
 a:array[1..10,1..2]of longint;
 c:array[1..10]of longint;
 f:array[1..10]of double;
 b:array[1..10]of boolean;
 x1,y1,x2,y2,n,ans,m,rmt,i:longint;
 rt,r,rm:double;
procedure dfs(d:longint);
 var
  i,j:longint;
 begin
  if d>n then begin
               rm:=m;
               for i:=1 to n do
                rm:=rm-3.1415926535897932384*f[i]*f[i];
               rmt:=trunc(rm+0.5);
               if rmt<ans then ans:=rmt;
              end;
  for i:=1 to n do
   begin
    if b[i]=true then continue;
    b[i]:=true;
    c[d]:=i;
    r:=abs(x1-a[i,1]);
    if abs(x2-a[i,1])<r then r:=abs(x2-a[i,1]);
    if abs(y1-a[i,2])<r then r:=abs(y1-a[i,2]);
    if abs(y2-a[i,2])<r then r:=abs(y2-a[i,2]);
    for j:=1 to d-1 do
     begin
      rt:=sqrt((a[c[j],1]-a[i,1])*(a[c[j],1]-a[i,1])+(a[c[j],2]-a[i,2])*(a[c[j],2]-a[i,2]));
      if (rt>f[j])and(rt-f[j]<r) then r:=rt-f[j];
      if (rt<f[j]) then r:=0;  //注意考虑投放点已被覆盖的情况
     end;
    f[d]:=r;
    dfs(d+1);
    b[i]:=false;
   end;
 end;
begin
 readln(n);
 readln(x1,y1,x2,y2);
 m:=abs((y2-y1)*(x2-x1));
 ans:=m;
 for i:=1 to n do
  readln(a[i,1],a[i,2]);
 dfs(1);
 write(ans);
end.

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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