Game with points(数学,难度中)

本文探讨了在特定游戏规则下实现最高得分的策略,并详细解释了如何通过数学模型计算最优路径,确保游戏过程中的每一步都最大化得分。通过分析游戏过程中的关键参数,如公共点数目的增加和两点间最大距离的扩展,我们能够得出实现最高得分的最优策略。

Game with points

Time Limit:500MS   

Memory Limit:65536KB    64bit IO Format:%I64d & %I64u

Description

Recently Petya has discovered new game with points. Rules of the game are quite simple. First, there is onlyone point A 0 with coordinates (0, 0). Then Petya have to draw N another points. Points must be drawnconsequently and each new point must be connected with exactly one of the previous points by a segment.Let's decribe the game process more formally. At the i-th step Petya chooses the position of the point A i (notnecessarily with integer coordinates). Than he chooses one of the previously drawn points in order to connect it with thepoint A i. Lets call this point B. The following conditions must be held:
  • Point Ai must not coincide with any of the previous points.
  • Point Ai must not lie on the previously drawn segments.
  • Segment AiB must not have common points with previously drawn segments, except possibly the point B.
  • Segment AiB must not cover any of the previous points, except the point B.
  • Length of the segment AiB must not exceed 1. After drawing each point Petya computes two values.
  • The largest number of segments which share a common point.
  • The largest euclid distance between some pair of points. After each step Petya gains the score which is equal to the product of these values.Find out which is the maximal score Petya can gain after the whole game.

Input

Input contains single integer number N (0 ≤ N ≤ 1000).

Output

Output the maximal score that Petya can gain. Your answer must be accurate up to 10 -3.

Sample Input

sample input
sample output
2
5.000

sample input
sample output
4
20.000


设第i步具有公共点的最大线段数为m, 点间距离最大值为l,则该步所添加的线段要么使m加1,要么使l加1,这样才能确保最终答案最大。当满足

(m + 1) * l >= m * (l + 1)时,使m加1更优,否则使l加1更优。注意特殊情况i = 2,因为在这一步能使m和l同时加1.

此题输出小数有误导成分,实际上答案是整数,再化做小数输出即可。

AC CODE:

//Memory: 935 KB 		Time: 31 MS
//Language: GNU CPP (MinGW, GCC 4) 		Result: Accepted

#include <iostream>
#include <string>
#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <map>
#define LL long long
#define MAXI 2147483647
#define MAXL 9223372036854775807
#define eps (1e-8)
#define dg(i) cout << "*" << i << endl;
using namespace std;

int main()
{
    int l, m, n;
    double ans;
    while(scanf("%d", &n) != EOF)
    {
        if(!n) ans = 0.0;
        else if(n == 1) ans = 1.0;
        else if(n == 2) ans = 5.0;
        else
        {
            ans = 5.0;
            l = 2;
            m = 2;
            while(n-- > 2)
            {
                if(l <= m)
                {
                    l++;
                    ans += (1.0 * l * m);
                }
                else
                {
                    m++;
                    ans += (1.0 * l * m);
                }
            }
        }
        printf("%.3lf\n", ans);
    }
    return 0;
}



基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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