D - Area解题报告

本文是关于D - Area问题的解题报告,重点探讨了在解决过程中遇到的精度挑战,强调了使用__int64类型来确保计算的准确性。通过示例输入和输出,展示了具体解题思路。

D - Area
Time Limit:1000MS     Memory Limit:10000KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u

Description

You are going to compute the area of a special kind of polygon. One vertex of the polygon is the origin of the orthogonal coordinate system. From this vertex, you may go step by step to the following vertexes of the polygon until back to the initial vertex. For each step you may go North, West, South or East with step length of 1 unit, or go Northwest, Northeast, Southwest or Southeast with step length of square root of 2. 

For example, this is a legal polygon to be computed and its area is 2.5: 

Input

The first line of input is an integer t (1 <= t <= 20), the number of the test polygons. Each of the following lines contains a string composed of digits 1-9 describing how the polygon is formed by walking from the origin. Here 8, 2, 6 and 4 represent North, South, East and West, while 9, 7, 3 and 1 denote Northeast, Northwest, Southeast and Southwest respectively. Number 5 only appears at the end of the sequence indicating the stop of walking. You may assume that the input polygon is valid which means that the endpoint is always the start point and the sides of the polygon are not cross to each other.Each line may contain up to 1000000 digits.

Output

For each polygon, print its area on a single line.

Sample Input

4
5
825
6725
6244865

Sample Output

0
0
0.5
2

这个题目主要是涉及到了精度的问题,只能用__int64;

 

代码1:

#include<iostream>
using namespace std;
__int64 move[10][2]={{0,0},{1,-1},{1,0},{1,1},{0,-1},{0,0},{0,1},{-1,-1},{-1,0},{-1,1}};
__int64 Getarea(__int64 x1,__int64 x2,__int64 y1,__int64 y2)
{
	return (x1*y2-x2*y1);
}
int main()
{
	int n,p;
	char c;
	__int64 x1=0,x2=0,y1,y2,area=0;
	cin>>n;
	while(n--)
	{
		while((c=cin.get())!='5')
		{
			p=c-'0';
			x2=x1+move[p][0];
			y2=y1+move[p][1];
			area+=Getarea(x1,x2,y1,y2);
			x1=x2;
			y1=y2;
		}
		if(area<0)
		{
			area=(-1)*area;
		}
		x2=area/2;
		if(area!=x2*2)
		{
			printf("%I64d.5\n",x2);
		}
		else
			printf("%I64d\n",x2);
		area=0;
	}
	return 0;
}


代码2:

#include<iostream>
using namespace std;
struct Point
{
    __int64 x;
    __int64 y;
};
int D[10][2]={{0,0},{-1,-1},{0,-1},{1,-1},{-1,0},{0,0},{1,0},{-1,1},{0,1},{1,1}};
//求面积
__int64 area(Point p1,Point p2)
{
    return p1.x*p2.y-p2.x*p1.y;
}
int t;
char ch[1000005];
int main()
{
    int i,j;
    int id;
    int len;
    __int64 Area=0;
    scanf("%d",&t);
    Point p0,p1;
    for(i=0;i<t;++i)
    {
        p0.x=0;
        p0.y=0;
        Area=0;
        scanf("%s",&ch);
        len=strlen(ch);
        for(j=0;j<len-1;++j)
        {
            id=ch[j]-'0';
            p1.x=p0.x+D[id][0];
            p1.y=p0.y+D[id][1];
            Area+=area(p1,p0);
            p0=p1;
        }
        if(Area<0)
            Area=-Area;
        __int64 res=Area/2;
        if(res*2 == Area)
            printf("%I64d\n",res);
        else
            printf("%I64d.5\n",res);
    }
    return 0;
}




### 关于金地杯 D题的信息与解题思路 目前关于“金地杯”的具体题目和详细信息尚未提供明确的官方文档或参考资料。然而,基于以往数学建模竞赛的经验以及类似的赛事背景[^1],可以推测该类比赛通常涉及实际应用场景中的复杂优化问题、数据分析问题或预测模型构建。 #### 可能的比赛主题方向 根据近年来数学建模竞赛的趋势,“金地杯”可能围绕房地产行业、城市规划、交通管理等领域展开。以下是可能的方向: 1. **房地产市场预测** 要求参赛者利用历史房价数据、经济指标等因素建立预测模型,评估未来一段时间内的房价走势。 2. **土地资源分配优化** 给定一定数量的土地资源,如何合理分配给不同用途(住宅、商业、工业),使得整体经济效益最大化的同时满足环保和社会公平的要求。 3. **智慧城市建设中的交通流分析** 类似于引用中提到的五一杯 A题,可能会要求通过对某区域的道路网络进行建模来解决拥堵问题或者优化信号灯设置方案[^2]。 4. **客户行为模式挖掘** 基于购房者的消费习惯、偏好特征等大数据集,探索潜在规律并提出营销策略建议。 --- #### 解题通用框架 无论具体的题目是什么样的形式,在处理这类综合性较强的数学建模问题时都可以遵循以下几个方面来进行解答: ##### 数据预处理阶段 - 收集整理相关原始资料; - 清洗异常值、缺失值等问题; - 对变量做必要的转换以便后续计算更加高效稳定; ##### 模型选取与训练过程 - 根据业务场景特点挑选合适的算法方法论,比如回归分析法用于连续数值目标函数估计任务;分类器适用于离散标签判定场合等等; - 使用交叉验证技术调整超参数直至达到较优性能表现为止; ##### 结果解释及可视化展示环节 - 将最终得到的结果清晰直观地展现出来供评审人员理解接受; - 讨论所选模型的优势劣势及其适用范围局限性等内容; ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error # 加载数据 data = pd.read_csv('real_estate_data.csv') # 特征工程 X = data[['area', 'bedrooms', 'bathrooms']] y = data['price'] # 划分训练集测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 构造线性回归模型实例化对象 model = LinearRegression() # 开始拟合操作 model.fit(X_train, y_train) # 进行预测动作 predictions = model.predict(X_test) # 输出误差度量值 mse = mean_squared_error(y_test, predictions) print(f'Mean Squared Error: {mse}') ``` --- #### 注意事项 由于缺乏针对本次大赛的具体描述材料,以上仅为一种假设性的探讨视角。如果能够获取到更确切的任务说明文件,则可以根据实际情况灵活调整研究重点和技术路线图。
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