ZOJ Light Bulb 3203【思维】

本文介绍了一个有趣的问题:通过给定的灯泡高度、人物高度及灯泡与墙壁的距离,计算人物在房间内移动时的最大影子长度。文章提供了解题思路与具体算法实现。

Light Bulb

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Compared to wildleopard's wealthiness, his brother mildleopard is rather poor. His house is narrow and he has only one light bulb in his house. Every night, he is wandering in his incommodious house, thinking of how to earn more money. One day, he found that the length of his shadow was changing from time to time while walking between the light bulb and the wall of his house. A sudden thought ran through his mind and he wanted to know the maximum length of his shadow.

Input

The first line of the input contains an integer T (T <= 100), indicating the number of cases.

Each test case contains three real numbers Hh and D in one line. H is the height of the light bulb while h is the height of mildleopard. D is distance between the light bulb and the wall. All numbers are in range from 10-2 to 103, both inclusive, and H - h >= 10-2.

Output

For each test case, output the maximum length of mildleopard's shadow in one line, accurate up to three decimal places..

Sample Input
3
2 1 0.5
2 0.5 3
4 3 4
Sample Output
1.000
0.750
4.000


Author: GUAN, Yao
Source: The 6th Zhejiang Provincial Collegiate Programming Contest


题目大意:给你图中标明的H,h,D,h随意走动,求最大的L的长度。

思路:枚举+推导公式

思路:

首先求出两个相对值,一个是没有射在墙上的影子,一个是整个h的长度就是影子的长度。

然后我们枚举i来求在地上和墙上都有影子的情况。

对于这部分有图:


根据图片中给出的数据不难得出:

H-h/i==H-l/D;

辣么l=H-(H-h)*D/i;

因为数据范围不大,每个数的数据范围都是从10^-2到10^3,我们暴力枚举i即可,每一次i都加上0.001。如果这里数据比较大的话,我们需要使用三分算法。

AC代码:

#include<stdio.h>
#include<math.h>
using namespace std;
int main()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        double H,h,D;
        scanf("%lf%lf%lf",&H,&h,&D);
        double v=D*h/H;
        double compare=h;
        double output=max(v,h);
        double i=D-v;
        while(1)
        {
            i+=0.001;
            if(i>D)break;
            double l=H-(H-h)*D/i;
            //printf("%.3lf\n",l+D-i);
            output=max(l+D-i,output);
        }
        printf("%.3lf\n",output);
    }
}






内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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