暑假楼下第三场练习赛——E - Nias and Tug-of-War(水)

本文介绍了一个通过参与者身高体重来预测拔河比赛哪支队伍更有可能获胜的小游戏。游戏将参与者按身高排序,并交替分配到红蓝两队,最终比较两队总重量决定优势方。

Description

Nias is fond of tug-of-war. One day, he organized a tug-of-war game and invited a group of friends to take part in.

Nias will divide them into two groups. The strategy is simple, sorting them into a row according to their height from short to tall, then let them say one and two alternately (i.e. one, two, one, two...). The people who say one are the members of the red team while others are the members of the blue team.

We know that the team which has a larger sum of weight has advantages in the tug-of-war. Now give you the guys' heights and weights, please tell us which team has advantages.

Input

The first line of input contains an integer T, indicating the number of test cases.

The first line of each test case contains an integer N (N is even and 6 ≤ N ≤ 100). 

Each of the next N lines contains two real numbers X and Y, representing the height and weight of a friend respectively.

Output

One line for each test case. If the red team is more likely to win, output "red", if the blue team is more likely to win, output "blue". If both teams have the same weight, output "fair".

Sample Input

1
6 
170 55 
165.3 52.5 
180.2 60.3 
173.3 62.3 
175 57 
162.2 50

Sample Output

blue

 

 

 

 

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstring>
struct BL
{
    double l;
    double w;
} q[110];
bool cmp(BL a,BL b)
{
    return a.l<b.l;
}
using namespace std;

int main()
{
    int t,n,i;
    
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        scanf("%d",&n);
        for(i=0; i<n; i++)
            scanf("%lf %lf",&q[i].l,&q[i].w);
        sort(q,q+n,cmp);
        double c=0,d=0;
        for(i=0; i<n; i++)
        {
            if(i%2==0)
            {
                c+=q[i].w;
            }
            else
                d+=q[i].w;

        }
        if(c==d)
        {
            printf("fair\n");
    
        }

        else if(c>d)
        {
            printf("red\n");
           break???????
        }

        else if(c<d)
        {
            printf("blue\n");

        }

    }
    return 0;
}
 

【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于伴随方法的有限元分析与p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析,并结合拓扑优化技术,提供了完整的Matlab代码实现方案。该方法通过有限元建模计算结构在载荷作用下的应力分布,采用p-范数对全局应力进行有效聚合,避免传统方法中应力约束过多的问题,进而利用伴随法高效求解设计变量对应力的敏感度,为结构优化提供关键梯度信息。整个流程涵盖了从有限元分析、应力评估到敏感度计算的核心环节,适用于复杂三维结构的轻量化与高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员与工程技术人员,尤其适合从事结构设计、力学仿真与多学科优化的相关从业者; 使用场景及目标:①用于实现高精度三维结构的应力约束拓扑优化;②帮助理解伴随法在敏感度分析中的应用原理与编程实现;③服务于科研复现、论文写作与工程项目中的结构性能提升需求; 阅读建议:建议读者结合有限元理论与优化算法知识,逐步调试Matlab代码,重点关注伴随方程的构建与p-范数的数值处理技巧,以深入掌握方法本质并实现个性化拓展。
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