题解系列005 | 洛谷题解 CF794B 【Cutting Carrot】

YOLO26算法水面与液体识别+训练好的模型+393张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[未获取()] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 52 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.8528** mAP50-95 | 0.3441 Precision | 0.7729 Recall | 0.8354 train/box_loss | 1.5367 train/cls_loss | 1.0228 val/box_loss | 1.6809 val/cls_loss | 1.1758 【训练过程分析】 我这次训练了52个周期,模型在训练初期确实收敛速度很快,前20个周期mAP50从0.74逐步提升至0.82,这说明模型开始适应数据集,学习到一些关键特征。但到第30个周期后,提升速度逐渐放缓,到了40个周期时,mAP50达到0.85,这个阶段的曲线走势有些像磨砂玻璃,平滑且不规则,后期更是趋于平缓,表明模型可能已经达到最优解,再继续训练可能会有少量提升但代价较大。整体而言,从loss曲线来看,训练集的box_loss和cls_loss在52个周期内分别从1.80和1.25降到1.54和1.02,下降曲线较为稳定,但到了后期,这两项指标下降幅度逐渐减缓,尤其cls_loss下降至1.10左右后趋于稳定,这可能是模型对训练数据已有了较强的泛化能力,但也提示我们分类的稳定性可能还欠些火候。 至于验证集的表现,box_lo... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

原题传送门:Cutting Carrot

不难看到,本题考查了一些和相似三角形有关的数学知识,在这里,我们先做一些数学上的推导。

一、金字塔模型(初中课内内容)

金字塔模型

1. 相似三角形预备定理

如图,在 △ A B C \triangle ABC △ABC中, B 1 C 1 ∥ B C B_1C_1 \parallel BC B1​C1​∥BC,则 △ A B 1 C 1 ∼ △ A B C \triangle AB_1C_1 \sim \triangle ABC △AB1​C1​∼△ABC

2. 推论

由相似三角形间的面积关系,我们假设 B C B 1 C 1 = A B A B 1 = A C A C 1 = k \dfrac {BC}{B_1C_1}=\dfrac{AB}{AB_1}=\dfrac{AC}{AC_1}=k B1​C1​BC​=AB1​AB​=AC1​AC​=k,则 S △ A B C S △ A B 1 C 1 = k 2 . \dfrac{S_{\triangle ABC}}{S_{\triangle AB_1C_1}}=k^2. S△AB1​C1​​S△ABC​​=k2.根据题目中的要求,我们要把整个大三角形分成面积相等的 n n n部分,也就是说,每部分的面积均为原三角形面积的 1 n . \dfrac 1n. n1​.因此,第 i i i层的三角形面积就是原三角形面积的 i n . \dfrac in. ni​.

由刚才得到的推论,原三角形与第 i i i层的三角形的相似比为 n i . \sqrt{\dfrac ni}. in​ ​.也就是说,它们对应的高度比也就是 n i . \sqrt{\dfrac ni}. in​ ​.因此, h i = h k = h n i = h 2 i n . h_{i}=\dfrac {h}{k}=\dfrac{h}{\sqrt{\dfrac ni}}=\sqrt\dfrac{h^2i}{n}. hi​=kh​=in​ ​h​=nh2i​ ​.这样对i循环便可以得到代码:

二、代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

int main() {
	int n,height;
	cin>>n>>height; // 读入
	for(int i=1; i<=n-1; i++) {
		cout<<fixed<<setprecision(12)<<sqrt((1ll*height*height*i*1.0)/n)<<" "; // 设置输出格式,计算
	}
	return 0;
}

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