Arbitrage(POJ 2240)

本文介绍了一种使用Floyd算法解决货币兑换仲裁问题的方法,通过构建货币兑换率图,判断是否存在盈利的货币转换路径。

~题目链接~

http://poj.org/problem?id=2240

~题目~

                                                                                                                Arbitrage
Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K
Total Submissions: 13552 Accepted: 5709

Description

Arbitrage is the use of discrepancies in currency exchange rates to transform one unit of a currency into more than one unit of the same currency. For example, suppose that 1 US Dollar buys 0.5 British pound, 1 British pound buys 10.0 French francs, and 1 French franc buys 0.21 US dollar. Then, by converting currencies, a clever trader can start with 1 US dollar and buy 0.5 * 10.0 * 0.21 = 1.05 US dollars, making a profit of 5 percent. 

Your job is to write a program that takes a list of currency exchange rates as input and then determines whether arbitrage is possible or not. 

Input

The input will contain one or more test cases. Om the first line of each test case there is an integer n (1<=n<=30), representing the number of different currencies. The next n lines each contain the name of one currency. Within a name no spaces will appear. The next line contains one integer m, representing the length of the table to follow. The last m lines each contain the name ci of a source currency, a real number rij which represents the exchange rate from ci to cj and a name cj of the destination currency. Exchanges which do not appear in the table are impossible. 
Test cases are separated from each other by a blank line. Input is terminated by a value of zero (0) for n.

Output

For each test case, print one line telling whether arbitrage is possible or not in the format "Case case: Yes" respectively "Case case: No".

Sample Input

3
USDollar
BritishPound
FrenchFranc
3
USDollar 0.5 BritishPound
BritishPound 10.0 FrenchFranc
FrenchFranc 0.21 USDollar

3
USDollar
BritishPound
FrenchFranc
6
USDollar 0.5 BritishPound
USDollar 4.9 FrenchFranc
BritishPound 10.0 FrenchFranc
BritishPound 1.99 USDollar
FrenchFranc 0.09 BritishPound
FrenchFranc 0.19 USDollar

0

Sample Output

Case 1: Yes
Case 2: No

~解析~

给你一种货币,进行若干次兑换后看是否盈利。

简单的floyd算法

 1 #include<iostream>
 2 #include<string>
 3 #include<map>
 4 
 5 using namespace std;
 6 
 7 int n,m,i,j,k;
 8 double t,turn[31][31];
 9 string s,s1,s2;
10 map<string,int>Q;
11 
12 void floyd()
13 {
14     for(i=1; i<=n; i++)
15         for(j=1; j<=n; j++)
16             for(k=1; k<=n; k++)
17                 if(turn[j][k]<turn[j][i]*turn[i][k])
18                     turn[j][k]=turn[j][i]*turn[i][k];
19     return;
20 }
21 
22 int main()
23 {
24     int T=0;
25     while(cin>>n && n!=0)
26     {
27         T++;
28         for(i=1; i<=n; i++)
29         {
30             cin>>s;
31             Q[s]=i;
32             turn[i][i]=1;//兑换率为1
33         }
34         cin>>m;
35         for(i=1; i<=m; i++)
36         {
37             cin>>s1>>t>>s2;
38             turn[Q[s1]][Q[s2]]=t;
39         }
40 
41         floyd();
42 
43         int flag=1;
44         for(i=1; i<=n; i++)
45             if(turn[i][i]>1)
46             {
47                 flag=0;
48                 break;
49             }
50 
51         if(!flag)
52             cout<<"Case "<<T<<": Yes"<<endl;
53         else
54             cout<<"Case "<<T<<": No"<<endl;
55     }
56 
57     return 0;
58 }
View Code

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/guoyongzhi/p/3306079.html

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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