POJ 2586【Y2K Accounting Bug】

本文探讨了ACM公司因Y2K问题丢失关键数据后,如何通过算法判断其1999年度财务状况,包括可能的最大盈余或是否出现赤字。分析了不同月份的盈利和亏损情况,提出了一种算法解决方案。

题目链接

这题是tm一个翻译题吧。

即使这样我也WA了

翻译:感谢康文骐的Blog

思路:

  • 因为后两个月是盈利的关键,并且依然要保证连续 5 个月亏损,所以要把每组中的亏损月往后放。
  • 首先给大家逐字逐句翻译一遍:

Accounting for Computer Machinists (ACM) has sufferred from the Y2K bug and lost some vital data for preparing annual report for MS Inc. (ACM公司因为Y2K故障丢失了重要数据)

All what they remember is that MS Inc. posted a surplus or a deficit each month of 1999 and each month when MS Inc. posted surplus, the amount of surplus was s and each month when MS Inc. posted deficit, the deficit was d.(现在只知道1999年里每个月要么盈利s,要么亏损d,没有其他可能) They do not remember which or how many months posted surplus or deficit. (不知道哪个或多少个月份是亏损盈利,换言之任意月份既可能盈利s,又可能亏损d) MS Inc., unlike other companies, posts their earnings for each consecutive 5 months during a year. (这个公司蛮奇怪,它会报道一年中的连续5个月的盈利和,注意是一年中的,换言之本公司只有5~12月份会有这个报告) ACM knows that each of these 8 postings reported a deficit but they do not know how much. (公司知道这8份报表每一份都是亏损的 这公司开的 The chief accountant is almost sure that MS Inc. was about to post surplus for the entire year of 1999. Almost but not quite. (主会计师觉得这一年总体上大概率是盈利的,但他也不确定 说了跟没说一样

Write a program, which decides whether MS Inc. suffered a deficit during 1999, or if a surplus for 1999 was possible, what is the maximum amount of surplus that they can post.(请您给看看今年有没有可能盈利啊,有可能您再给算算最多能赚多少呗,没有就算了,唉)

  • 然后第一遍写还没写对:
#include <iostream>
#include <algorithm>

using namespace std;

int main(){
	int s,d;
	while(cin>>s>>d){
		if(d > 4*s)
			cout<<10*s - 2*d<<endl;
		else if(2*d > 3*s)
			cout<<8*s - 4*d<<endl;
		else if(3*d > 2*s)
			cout<<6*s - 6*d<<endl;
		else if(4*d > s)
			cout<<4*s - 8*d<<endl;
		else
			cout<<"Deficit"<<endl;
	}
	return 0;
}
  • 忘记了判断如果可能,是否真的能盈利。
  • 改一遍,提交,WA:
#include <iostream>
#include <algorithm>

using namespace std;

int main(){
	int s,d;
	int ans;
	while(cin>>s>>d){
		if(d > 4*s)
			ans = 10*s - 2*d;
		else if(2*d > 3*s)
			ans = 8*s - 4*d ;
		else if(3*d > 2*s)
			ans = 6*s - 6*d ;
		else if(4*d > s)
			ans = 4*s - 8*d ;
		else
			ans = -1;
		if(ans >= 0)
			cout<<ans<<endl;
		else
			cout<<"Deficit"<<endl;
	}
	return 0;
}
  • 再仔细看看,原来这种情况:sddddsddddss 并不能亏损。因为后面有了 2s - 3d。应改成 sddddsddddsd。改完AC
  • 660K 47MS
//660K		47MS


#include <iostream>
#include <algorithm>

using namespace std;

int main(){
	int s,d;
	int ans;
	while(cin>>s>>d){
		if(d > 4*s)
			ans = 10*s - 2*d;
		else if(2*d > 3*s)
			ans = 8*s - 4*d ;
		else if(3*d > 2*s)
			ans = 6*s - 6*d ;
		else if(4*d > s)
			ans = 3*s - 9*d ;
		else
			ans = -1;
		if(ans >= 0)
			cout<<ans<<endl;
		else
			cout<<"Deficit"<<endl;
	}
	return 0;
}

总结:

  • 提高英语水平。
  • 注意each是每个。
  • 有可能盈利的情况也可能不盈利;一串连下来的枚举也可能有变化。
  • 要认真。
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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