考试T1护花

传送门

这题的提议似乎有什么问题,只要约翰选好了要抓那头牛,他就不会吃草了,站在原地傻等?

这题就是贪心,但在用cmp中比较单位时间吃草数量时,要用double型,不然可能会有点一样。。。

还有就是主要的思路


设x,y是两头牛,如果后送y牛损失的花少于后送x牛损失的花

即x.t*x.d+(x.t+y.t)*y.d<=y.t*y.d+(x.t+y.t)*x.d

打开可化简为x.t*y.d<=y.t*x.d

∴x.d/x.t>=y.d/y.t时选择先送x牛

所以按每头牛吃的花和时间的比从大到小排序的顺序处理就好啦

 1 #include<cstdio>
 2 #include<algorithm>
 3 #define Maxn 100001
 4 struct hhh{int d,t;}cow[Maxn];
 5 bool cmp(hhh x,hhh y){return (float)x.d/(float)x.t>=(float)y.d/(float)y.t;}
 6   
 7 long long ans,T;
 8 int n;
 9 int main()
10 {
11     scanf("%d",&n);
12     for(int i=1;i<=n;i++)    scanf("%d %d",&cow[i].t,&cow[i].d);
13     std::sort(cow+1,cow+1+n,cmp);
14     for(int i=1;i<=n;i++)
15     {
16         ans+=T*cow[i].d;
17         T+=cow[i].t*2;
18     }
19     printf("%lld",ans);
20     return 0;
21 }

 据说不用std标准库,而在使用时用std::不仅高端大气上档次,还会快一点。。。

转载于:https://www.cnblogs.com/2529102757ab/p/11122645.html

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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