杭电hdu 5626 Clarke and points【思维】

本文介绍如何通过生成随机坐标点来计算曼哈顿距离,并从中找出最大值的过程。通过代码实现,理解距离计算原理及最大值求取方法。

Clarke and points

Problem Description
 
 The Manhattan Distance between point  A(XA,YA) and B(XB,YB) is |XA - XB| + |Xb - YB|;
the coordinate of each point is generated by the followed code.
Input

long long seed;
inline long long rand(long long l, long long r) {
  static long long mo=1e9+7, g=78125;
  return l+((seed*=g)%=mo)%(r-l+1);
}

cin >> n >> seed;
for (int i = 0; i < n; i++)
  x[i] = rand(-1000000000, 1000000000),
  y[i] = rand(-1000000000, 1000000000);
 
Output
For each test case, print a line with an integer represented the maximum distance.
 
Sample Input
2
3 233
5 332
 
Sample Output
1557439953
1423870062
我们知道曼哈顿距离的公式 、当我们计算他的时候,因为有绝对值,所以我们要考虑正负值的关系,这里一共的可能有4种:

正+正、

负+负、

正+负、

负+正、

如果这里大家对官方题解的解释不是很理解,大家可以画出|x+1|+|x-2|的图像,大家对应图像就能明白了,尽量让两个值同正或者是同负的时候值会越来越大、函数图像是一眼就能看出来滴~

蓝后捏:我们对式子进行简单处理、

同正:xa-xb+ya-yb=(xa+ya)-(xb+yb)、同负的时候同理:xb-xa+yb-ya=(xa-ya)-(xb-yb)、将两个式子推出来之后,我们需要做的事情就是维护最大最小的这么几个值、

AC代码:

#include<stdio.h>
#include<ctime>
#include<math.h>
#include<iostream>
#define LL long long int
using namespace std;
LL seed;
inline LL rand(LL l, LL r)
{
    static LL mo = 1e9 + 7, g = 78125;
    return l + ((seed *= g) %= mo) % (r - l + 1);
}
int main()
{
    int T, n;
    LL maxnx, maxny, minnx, minny;
    scanf("%d",&T);
    while(T--) {
        scanf("%d%I64d\n", &n, &seed);
        maxnx = maxny = -0x3f3f3f3f;//这里设定要足够大才行
        minnx = minny = 0x3f3f3f3f;
        for(int i = 1; i <= n; ++i) {
            LL x = rand(-1000000000, 1000000000);
            LL y = rand(-1000000000, 1000000000);
            maxnx = max(maxnx , x + y);
            maxny = max(maxny , x - y);
            minnx = min(minnx , x + y);
            minny = min(minny , x - y);
        }
        printf("%I64d\n", max(maxnx - minnx, maxny - minny));
    }
    return 0;
}






内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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