PAT B1063

1063. 计算谱半径(20)

在数学中,矩阵的“谱半径”是指其特征值的模集合的上确界。换言之,对于给定的n个复数空间的特征值{a1+b1i, ..., an+bni},它们的模为实部与虚部的平方和的开方,而“谱半径”就是最大模。

现在给定一些复数空间的特征值,请你计算并输出这些特征值的谱半径。

输入格式:

输入第一行给出正整数N(<= 10000)是输入的特征值的个数。随后N行,每行给出1个特征值的实部和虚部,其间以空格分隔。注意:题目保证实部和虚部均为绝对值不超过1000的整数。

输出格式:

在一行中输出谱半径,四舍五入保留小数点后2位。

输入样例:
5
0 1
2 0
-1 0
3 3
0 -3
输出样例:
4.24
代码如下:

#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <algorithm>
using namespace std;
double num[10010];
int main(){
  int N, a, b;
  scanf("%d", &N);
  for(int i = 0; i < N; i++){
    scanf("%d%d", &a, &b);
    num[i] = sqrt(a * a + b * b);
  }
  sort(num, num + N);
  printf("%.2lf", num[N - 1]);
  return 0;
}




### 关于PAT B1088的相关IT内容 #### 题目概述 PAT B1088通常涉及字符串处理和模式匹配的内容。具体来说,该题目可能要求考生统计特定子串在给定字符串中的出现次数或者判断某些条件下的字符变换情况。这类问题的核心在于熟悉字符串操作的基础知识以及高效算法的设计。 #### 字符串处理技术 对于此类问题,常见的解决方案包括但不限于以下几种方法: 1. **暴力枚举法** 使用两层循环逐一比较目标子串与原字符串中的每一个位置是否匹配。这种方法简单易懂,但在大规模数据下效率较低[^3]。 2. **KMP算法** KMP(Knuth-Morris-Pratt)是一种高效的字符串匹配算法,能够在O(n+m)时间内完成匹配任务,其中n为目标字符串长度,m为模式串长度。通过构建前缀表来减少不必要的回溯操作[^4]。 3. **哈希映射优化** 如果需要频繁查询某个子串是否存在或其频率分布,可以考虑利用哈希表存储中间结果以加速后续计算过程。例如,在本题中如果涉及到大小写字母转换后的计数问题,则可借助`<algorithm>`头文件里的`tolower()`和`toupper()`函数简化逻辑实现[^5]。 ```cpp #include <iostream> #include <string> #include <cctype> // tolower, toupper 所需头文件 int main() { std::string s; getline(std::cin, s); int count = 0; for(auto c : s){ if(c >= 'A' && c <= 'Z') { ++count; } } std::cout << count << "\n"; } ``` 上述代码片段展示了如何读取一行输入并统计大写英文字母的数量。这里运用到了标准库提供的功能来进行字符分类检测。 #### 数据类型选择建议 当遇到数值范围较大的场景时,比如题目描述提到“不超过\(10^{10}\)”这样的约束条件时,推荐选用浮点数类型`double`而非整型变量来保存这些值,因为后者可能会因溢出而导致错误答案[^2]。 --- ###
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