杂题专项:UVa 10382

本文介绍了一种基于优先队列实现的区间覆盖贪心算法,用于解决特定条件下喷水器覆盖区域的问题。通过排除已覆盖区域,每次选择能覆盖最远距离的喷水器,直至整个区域被完全覆盖。

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一开始以为是一道简单的区间覆盖贪心,区间是离散化的。后来才发现区间是连续的,每个sprinkler覆盖的区间为[p-sqrt(r*r-w*w/4),p+sqrt(r*r+w*w/4)]。

贪心策略在lrj的入门经典里有非常详细的叙述。这里简单说一下,就是已经覆盖的区间全部排除不考虑,然后在剩下的区间中选择能覆盖的最远的那个即可。这里我用的是优先队列的方式实现的。

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <queue>
#include <cmath>
using namespace std;
const double eps=1e-10;
int dcmp(double x)
{
    if(fabs(x)<eps) return 0;
    else return x<0?-1:1;
}
int n,l,w;
struct interval
{
    double l,r;
    interval(double l=0,double r=0):l(l),r(r){}
    bool operator<(const interval& t) const
    {
        return dcmp(l-t.l)>0||(dcmp(l-t.l)==0&&dcmp(r-t.r)<0);
    }
};
priority_queue<interval> q;
int main()
{
    freopen("in.txt","r",stdin);
    while(cin>>n>>l>>w)
    {
        while(!q.empty()) q.pop();
        int p,r;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            cin>>p>>r;
            if(w>2*r) continue;
            double t=sqrt(1.0*r*r-1.0*w*w/4);
            q.push(interval(p-t,p+t));
        }
        double cover=0;
        int ans=0;
        while(!q.empty())
        {
            if(dcmp(cover-l)>=0) break;
            double L=q.top().l,R=q.top().r;
            q.pop();
            if(dcmp(R-cover)<=0) continue;
            else if(dcmp(L-cover)<0) q.push(interval(cover,R));
            else if(dcmp(L>cover)>0) break;
            else
            {
                ans++;
                cover=R;
            }
        }
        if(dcmp(cover-l)>=0) cout<<ans<<endl;
        else cout<<-1<<endl;
    }
    return 0;
}


内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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