【CSP试题回顾】202009-1-称检测点查询（优化）

最新推荐文章于 2024-08-15 14:30:03 发布

LOST P

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分类专栏： CSP备考文章标签：算法 c++

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fzy2003/article/details/137037124

这篇文章展示了如何使用C++编写代码解决CSP问题中的点查询，通过计算点到特定坐标(X,Y)的距离并排序，获取最近的三个点的索引。主要涉及数据结构（如MyDistance结构体）、向量和排序算法（cmp函数）。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

CSP-202009-1-称检测点查询

解题代码

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;

struct MyDistance
{
   
   
    long long index, distance;
};

bool

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CSP试题—— 称检测点查询

weixin_45493055的博客

10-07

1465

CSP试题—— 称检测点查询 2020.10.07 By ljm 题目名称：称检测点查询题目背景： 2020 年 6 月 8 日，国务院联防联控机制发布《关于加快推进新冠病毒核酸检测的实施意见》，提出对“密切接触者”等八类重点人群“应检尽检”，其他人群“愿检尽检” 。题目描述：某市设有n个核酸检测点，编号从1到n，其中i号检测点的位置可以表示为一个平面整数坐标(xi, yi)。为方便预约核酸检测，请根据市民所在位置(X，Y)，查询距其最近的三个检测点。多个检测点距离相同时，编号较小的视为更近。

【CSP试题回顾】201912-2-回收站选址（优化）

fzy2003的博客

03-26

855

该代码通过使用映射和向量来优化数据的组织和访问，显著降低了时间复杂度。它遍历所有点，检测每个点是否构成正方形的一部分，并统计每个点的得分。通过优化数据结构，时间复杂度从可能达到的O(n²)降低到O(n)，有效提高了算法效率。

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CCF 2020-9-1 称检测点查询 100分

曼彻斯特小球童

09-28

1667

试题编号： 202009-1 试题名称：称检测点查询时间限制： 1.0s 内存限制： 256.0MB 问题描述：题目背景 2020 年 6 月 8 日，国务院联防联控机制发布《关于加快推进新冠病毒核酸检测的实施意见》，提出对“密切接触者”等八类重点人群“应检尽检”，其他人群“愿检尽检”。问题描述某市设有n个核酸检测点，编号从1到n，其中i号检测点的位置可以表示为一个平面整数坐标(xi,yi)。为...

CSP-称检测点查询

lhx0525的博客

11-18

495

CSP-称检测点查询题目题解时隔三个月再发博客！之前事务比较多，也在坚持做题但没时间发博客。（PS：CSP报名费涨价了。。。）题目题解 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int n; int x, y; pair<int, int> dis[200]; //按照距离从小到大排序 bool cmp(pair<int, int> a, pair<int, int> b){ if(a.seco

CSP：称检测点查询

huzimu_的博客

08-17

417

称检测点查询原题链接涉及的知识点：优先队列满分代码如下： #include <iostream> #include <vector> #include <queue> #include <stack> using namespace std; //为优先队列自定义的比较函数 static bool cmp(pair<int, vector<int>>& m, pair<int, vector<int&g

CSP 202009-1 称检测点查询

想买很多漂亮衣服但是买不起的博客

02-26

359

2022.2.26 练习 CSP 202009-1 称检测点查询 // min 10 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAX=201; int n,X,Y; struct spot { int x,y; int id; double d; }s[MAX]; bool cmp(spot a,spot b) { if(a.d!=b.d) return a.d<b.

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本文围绕CSP-J/CSP-S初赛的算法与数据结构知识点展开，强调了复杂度分析在编程竞赛中的重要性。首先，介绍算法复杂度的基础概念，包括时间复杂度与空间复杂度的理论与实践分析技巧。随后，本文深入探讨了CSP-J/CSP-S...

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CSP认证称检测点查询

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11-20

532

**检测点查询** import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { // TODO 自动生成的方法存根 //第一部分接收数据输出并把数据放到对应类型的数组 Scanner sc = new Scanner(System.in); String m = sc.nextLine();//接受用户输入n,X,Y,输入的为字符串 String m1[] = ...

Python 称检测点查询 —— CCF-CSP真题

Ahjol171的博客

07-20

575

CCF-CSP真题

2020-9-1称检测点查询

weixin_43922093的博客

09-28

835

题目背景 2020 年 6 月 8 日，国务院联防联控机制发布《关于加快推进新冠病毒核酸检测的实施意见》，提出对“密切接触者”等八类重点人群“应检尽检”，其他人群“愿检尽检”。问题描述某市设有个核酸检测点，编号从到，其中号检测点的位置可以表示为一个平面整数坐标。为方便预约核酸检测，请根据市民所在位置，查询距其最近的三个检测点。多个检测点距离相同时，编号较小的视为更近。输入格式输入共行。第一行包含用空格分隔的三个整数、和，表示检测点总数和市民所在位置。第二行到第 .

csp认证中，称检测点查询的python实现

qq_46686381的博客

11-28

386

csp认证中，称检测点查询的python实现基本思想：原本求出的距离就是按输入的顺序存到列表中，利用字典，字典的键是坐标的顺序，字典的值是距离，对字典的值进行排序，按照排序好的键输出对应的值存到新的列表中，最后对列表前三个数据进行输出。 n,x,y=map(int,input().split()) q=[] t=[] for i in range(n): a,b=tuple(map(int,input().split())) q.append(((x-a)**2+(y-b)**2)**0.5) key

csp试题——称检测点查询的100分解法

invalid_oath的博客

11-24

437

1.题目描述 2.算法思想步骤1：建立一个结构体数组，存储每个检测点的信息，包括编号number，坐标x,y，距离d。编号是用来判断每个检测点的身份，坐标用于计算其与市民所在位置的距离。步骤2：分行输入每个检测点的坐标，然后通过输入每个检测点的坐标x,y，来计算每个检测点与市民所在初始点的距离d，记得此处的编号number从1开始，要一一对应。步骤3：用一个排序功能将所有检测点，按照距离d优先，距离d相等的情况下编号number大小决定的条件，从小到大排序。最后依次按行输出前三个最小的检测点的编号

稳住200分系列——称检测点查询

todaycode

09-30

2170

#include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; int main() { int x[210]={0},y[210]={0}; int n,a,b; cin>>n>>a>>b; pair<int,int> h[n]; for(int i=0;i<n;i++) { cin>>x[i]>>y[i]; } for(i.

202009-1(称检测点查询),202009-2(风险人群筛查)

xiaozhou163的博客

09-30

625

#include <iostream> #include <cstdio> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; struct Node { int idx, dis; }; bool cmp(Node p1, Node p2) { if (p1.dis != p2.dis) return p1.dis < p2.dis; e.

CSP记录，202009-1称检测点查询

weixin_54404427的博客

12-08

464

思路：利用结构体，封装距每个监测点的距离，监测点编号以及坐标，利用冒泡排序从小到大排列，取前三个编号。//冒泡从小到大排序。

CCF-CSP 202009-1 称检测点查询 c++

Sempt9的博客

11-23

220

CCF-CSP 202009-1 称检测点查询 c++

CSP-CCF 202009-1 检测点查询

2301_79705447的博客

08-15

867

本题我的思路、代码一开始是对的，但是这道题目仍然花费了我不少时间。原因在于我测试样例2的时候，给出的结果一直是1、2、3，我一直以为是我的思路出现了问题，但是想了无数遍、也问了AI无数遍，仍然没发现我的逻辑上有什么问题。最后的最后，我突然想到样例2中的根号2是1.414，四舍五入保留整数是1，显然这样与后面的1一样，就会导致最后的结果出错。于是，我将int类型全部换成了double类型，还是不行。所以，我没有再用sqrt()函数，直接求距离的平方而非距离，这样一来结果果然正确了。

训练效率优化这个公式代表了什么，每个分别代表什么：好的，我现在需要帮助用户绘制YOLOv5和YOLOv8的架构简介图以及它们的差异对比图。首先，我需要先了解用户的具体需求。用户提到想获取YOLOv5和YOLOv8的简介及两者区别的图表，并且之前提供的引用中有一些关于YOLOv8的信息，比如模型架构、检测头的改进，以及训练时加载预训练模型的部分。但用户需要的是两者的对比，所以可能需要更多的信息，尤其是关于YOLOv5的部分。首先，我应该回顾现有的引用内容。引用[1]提到YOLOv11在模型架构、检测头、深度和宽度参数上相比YOLOv8有改进，这可能间接说明YOLOv8本身在这些方面已经有所优化。引用[2]提到了YOLOv8的算法原理以及与其他版本（包括YOLOv5、v6、v7）的对比，但具体内容可能没有详细展开。引用[3]则展示了YOLOv8模型训练的代码示例，说明其使用了预训练模型。不过，这些引用中关于YOLOv5的信息有限，可能需要我结合外部知识来补充。接下来，我需要确定YOLOv5和YOLOv8的主要区别。根据已知信息，YOLOv8可能是在架构设计、检测头、训练策略等方面进行了改进。例如，YOLOv8可能使用了更高效的网络结构，比如CSP结构的不同变体，或者在Neck部分采用了不同的模块。另外，检测头的改进可能涉及anchor-free的方法，而YOLOv5可能仍依赖于基于锚框的方法。此外，训练策略方面，YOLOv8可能引入了更先进的损失函数或数据增强技术。用户需要的是架构简介图和差异对比图。由于无法直接生成图表，我应该用文字描述图表的构成，并提供对比的要点，方便用户自行绘制。例如，架构图可能包括Backbone、Neck、Head的结构，而对比图可以列出各个组件在v5和v8中的不同。需要确保回答的结构清晰，分点说明两者的简介和差异。同时，根据用户提供的引用，可能需要引用其中提到的内容，比如YOLOv8的改进点。但要注意，现有的引用中没有直接提到YOLOv5的详细信息，所以需要依赖通用知识来补充，这可能存在一定的准确性风险。如果有不确定的地方，应该建议用户参考官方文档或更详细的资料。在整理对比点时，可以考虑以下几个方面： 1. 模型架构：Backbone、Neck、Head的设计差异。 2. 检测头：是否使用anchor-free，损失函数的不同。 3. 训练策略：数据增强、优化器、训练时长等。 4. 性能指标：精度、速度、参数量。 5. 应用场景：适用的任务类型，比如实时检测 vs 高精度检测。同时，用户可能需要了解如何具体绘制图表，比如使用工具推荐（如PowerPoint、Lucidchart、Draw.io等），或者给出图表的结构建议，比如表格对比和模块化架构图。最后，生成的相关问题需要围绕YOLO系列的其他版本、训练细节、应用场景等，帮助用户进一步探索。以下为YOLOv5与YOLOv8的核心对比分析及图表绘制建议： --- ### 一、架构简介图绘制要素 #### 1. YOLOv5 架构图 ```mermaid graph LR A[Input 640x640] --> B[Backbone:CSPDarknet] B --> C[Neck: PANet+SPPF] C --> D[Head: Anchor-based] ``` #### 2. YOLOv8 架构图 ```mermaid graph LR A[Input 640x640] --> B[Backbone:CSPNet-v8] B --> C[Neck: PAN-FPNv2] C --> D[Head: Anchor-free] ``` --- ### 二、核心差异对比表 | 对比维度 | YOLOv5 | YOLOv8 | 改进效果 | |----------------|---------------------------------|---------------------------------|-------------| | **检测头设计** | 基于锚框(Anchor-based) | 无锚框(Anchor-free) | 减少超参数依赖 | | **损失函数** | CIoU Loss | Task-Aligned Assigner | 提升小目标检测 | | **Neck结构** | PANet+SPPF | PAN-FPN