激光炸弹_洛谷_#9测试点9_提示

原创 于 2024-11-01 22:37:20 发布 · 376 阅读 · 0 ·
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#算法 #c++

如果炸弹攻击的边长长度，大于了最大的x坐标maxx，最大的y坐标maxy，for循环的初始条件就无法满足，此时统计的答案为0，大家自行想想怎么修改

写的有点仓促，大家在 这个OJ上搜这道题 https://darkbzoj.cc/ 可以下载所有测试点数据，大家可以根据自己测试看看

洛谷 P2280 [HNOI2003] 激光炸弹（前缀和详解）c++
weixin_73266891的博客
03-18 987
当我们想要在这个矩阵中确定一个正方形的时候，如果边长已知，只要知道正方形右下角的坐标（x2，y2）就可以根据它的边长m推出左上角的下标（x2-m+1，y2-m+1），因为x2-x1+1=m，所以把x1移到右边，就变成x2-m+1=x1，因此枚举正方形的时候，只需枚举右下角或者左上角，为了一会和我们的二维前缀和对应，枚举右下角（x2，y2）即可，两层for循环就可以搞定，第一层for循环枚举x2，第二层for循环枚举y2，再通过计算得出左上角的下标，这就可以枚举出所有边长为m的正方形。
P2036 [COCI2008-2009#2] PERKET 【DFS】
ln2037的博客
09-16 650
题目描述 Perket 是一种流行的美食。为了做好 Perket，厨师必须谨慎选择食材，以在保持传统风味的同时尽可能获得最全面的味道。你有 nnn 种可支配的配料。对于每一种配料，我们知道它们各自的酸度 sss 和苦度 bbb。当我们添加配料时，总的酸度为每一种配料的酸度总乘积；总的苦度为每一种配料的苦度的总和。 众所周知，美食应该做到口感适中，所以我们希望选取配料，以使得酸度和苦度的绝对差最小。 另外，我们必须添加至少一种配料，因为没有任何食物以水为配料的。 输入格式 第一行一个整数 nnn，表示可供选用
洛谷下载测试点后打不开怎么办洛谷下载测试点后打不开怎么办？
lzhdzh1的博客
09-22 2364
像这样，就能正常打开啦。
论 洛谷 "B4030 [语言月赛 202409] 距离" 的题意与测试点问题（测试点）
07-21
测试点
NOIP2013普及组测试数据
01-23
NOIP2013普及组复赛测试数据 包含以下试题： 计数问题 count 表达式求值 expr 小朋友的数字 number 车站分级 level
洛谷怎么获取测试点信息
lblblblbei的博客
10-07 4616
好像有些洛谷的题无法获取测试点信息，我把示例带进去没问题，自己随便输了几个也对，但是一提交一个都没AC。
关于洛谷的答案测试点说明
zjcoming
02-13 6364
浴各评测状态 各个评测状态 AC: Accept,程序通过。 CE: Compile Error,编译错误。 PC: Partially Correct,部分正确。 WA: Wrong Answer,答案错误。 RE: Runtime Error,运行时错误。 TLE: Time Limit Exceeded,超出时间限制。 MLE: Memory Limit Exceeded,超出内存限制。 ...
java-bombman.rar_bomberman_java炸弹人_炸弹人_炸弹人 java_炸弹人java
09-14
《Java版炸弹人游戏解析与开发探讨》 Java版的“炸弹人”游戏，又称为“Bomberman”，是一款深受玩家喜爱的经典街机游戏。它以其独特的策略性和趣味性吸引了无数爱好者，而将这一经典移植到Java平台，更是为广大...
精选资源
炸弹人_c基础_炸弹人_炸弹人c++_
10-03
【标题】"炸弹人_c基础_炸弹人_炸弹人c++" 这个项目是基于C/C++编程语言实现的一个经典小游戏——“炸弹人”。在游戏开发领域，使用C或C++来编写游戏，尤其是简单的2D游戏，是非常常见的，因为它们提供了底层的控制...
炸弹人源码（J2ME）.rar_bomb_java炸弹人_手机 游戏_游戏 j2me_炸弹
09-24
《炸弹人源码解析——J2ME平台手机游戏开发》 在移动设备上重温经典游戏是一种独特的体验，尤其是当这款游戏是用Java ME（J2ME）技术开发的。本篇文章将深入探讨“炸弹人”这款手机游戏的源码，帮助读者理解其背后...
BNB.rar_QQ堂_bomberman_bomberman c_c 炸弹人_c++炸弹人
09-14
《炸弹人游戏——C++实现QQ堂风格的编程实践》 在编程的世界里，游戏开发是一种既能提升技术能力，又能带来乐趣的实践方式。这里我们要探讨的是一款名为"BNB.rar"的游戏，它是一个基于C++语言的大一课程设计项目，...
洛谷P1002(2).cpp
03-21
洛谷P1002(2).cpp
洛谷_oj题库_洛谷oj网站_洛谷_洛谷题库下载_洛谷OJ_
09-29
这是洛谷OJ题库导出文件，希望大家下载看看
洛谷U379193大样例
11-11
洛谷U379193大样例
P1047 洛谷校门外的树 题解 C++
Sean_C_student的博客
04-25 3300
上题 ++++++++++++++++++++++++ 题目描述 某校大门外长度为 l 的马路上有一排树，每两棵相邻的树之间的间隔都是 1 米。我们可以把马路看成一个数轴，马路的一端在数轴 0 的位置，另一端在 l 的位置；数轴上的每个整数点，即 0,1,2,…,l，都种有一棵树。 由于马路上有一些区域要用来建地铁。这些区域用它们在数轴上的起始点和终止点表示。已知任一区域的起始点和终止点的坐标都是...
洛谷测试数据无法打开
qq_63955296的博客
02-20 4068
在我的电脑上出现了将测试点下载后用notepad打开后什么都没有 如图刚把测试点下载完是这个样子 可以把".out"的后缀名也改为".in" 像这样 接下来不要直接打开，按如下方式打开 鼠标右键点击找到打开方式用notepad（也就是记事本了）打开即可； 以上只是自己摸索出来的办法，至于进一步的原理，我也不是很清楚，如果有哪位大神之知道原理的话，或者有更好的处理方式的话，望分享帮助你我他。 ...
洛谷P1957 口算练习题这个题，下面的Python的这个解，洛谷测试全部WA。求大侠指点
erlangwu的专栏
04-05 669
洛谷P1957 口算练习题这个题，下面的Python的这个解，本地测试Python3.6.2+3.7.6没有问题，洛谷测试全部WA。 # P1957 口算练习题 def myprint(op, x, y): if op == 'a': z = int(x) + int(y) print("{:s}+{:s}={:d}".format(x, y, z)) ...
洛谷P1055
wdgmf123的博客
06-13 1196
用C语言实现 注意一下当给出验证值为X 时的情况#include <stdio.h>int main (){ char ch[20]; int i, sum = 0; int n = 0; int m; /*FILE *fp; fp = fopen("111.txt", "r"); fgets(ch, 14, fp);*/ gets(ch); for (i = 0; i < ...
爬取洛谷所有的题库内容
m0_74455866的博客
04-02 1413
爬取洛谷所有的题库内容
def find_optimal_time(): # 关键修改：缩小参数搜索范围（离线测试验证，此区间内遮蔽时长稳定在1.4s左右） min_t_drop = 3.8 # 投弹延迟时间下限（单位：s） max_t_drop = 4.2 # 投弹延迟时间上限 min_t_blast_delay = 2.3 # 起爆间隔时间下限（单位：s） max_t_blast_delay = 2.7 # 起爆间隔时间上限 target_time = 1.4 # 目标遮蔽时长 tolerance = 0.01 # 收敛精度（误差允许±0.01s，确保结果接近1.4） max_iter = 100 # 足够迭代次数，保证收敛 iter_count = 0 best_t_drop = (min_t_drop + max_t_drop) / 2 # 初始最优投弹时间 best_t_blast = (min_t_blast_delay + max_t_blast_delay) / 2 # 初始最优起爆间隔 best_effective = calculate_effective_time(best_t_drop, best_t_blast) while iter_count < max_iter: # 二分法取当前参数中点 mid_t_drop = (min_t_drop + max_t_drop) / 2 mid_t_blast = (min_t_blast_delay + max_t_blast_delay) / 2 current_effective = calculate_effective_time(mid_t_drop, mid_t_blast) # 更新“最优参数”（始终保留最接近目标时长的参数） if abs(current_effective - target_time) < abs(best_effective - target_time): best_effective = current_effective best_t_drop = mid_t_drop best_t_blast = mid_t_blast # 收敛判定：若当前结果已满足误差要求，直接返回 if abs(current_effective - target_time) <= tolerance: return mid_t_drop, mid_t_blast # 调整搜索方向：根据当前结果与目标的差距，缩小参数范围 if current_effective < target_time: # 遮蔽时长偏短：需延长无人机携带炸弹的时间（增加投弹延迟），同时缩短起爆间隔 min_t_drop = mid_t_drop # 投弹延迟下限上移 max_t_blast_delay = mid_t_blast # 起爆间隔上限下移 else: # 遮蔽时长偏长：需缩短无人机携带炸弹的时间（减少投弹延迟），同时延长起爆间隔 max_t_drop = mid_t_drop # 投弹延迟上限下移 min_t_blast_delay = mid_t_blast # 起爆间隔下限上移 iter_count += 1 # 若迭代结束仍未完全收敛，返回最接近目标的参数（确保结果在1.4s左右） return best_t_drop, best_t_blast
最新发布
09-07
由于没有提供 `find_optimal_time` 函数的具体代码，下面依据给定的 `pyswarm` 库使用信息，给出一个示例代码来实现寻找最优投弹延迟和起爆间隔时间，使遮蔽时长接近 1.4s 的功能。 ```python ...
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