POJ1905-Expanding Rods - 二分法。

本文介绍了一种计算受热膨胀后薄杆中心位移的方法。通过输入初始长度、温度变化及材料膨胀系数,利用循环和数学公式计算出杆形变后的中心位移。文章提供了完整的C++实现代码,并注意到了循环次数和精度控制的重要性。

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Expanding Rods
Time Limit: 1000MS Memory Limit: 30000K
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Description

When a thin rod of length L is heated n degrees, it expands to a new length L'=(1+n*C)*L, where C is the coefficient of heat expansion. 
When a thin rod is mounted on two solid walls and then heated, it expands and takes the shape of a circular segment, the original rod being the chord of the segment. 

Your task is to compute the distance by which the center of the rod is displaced. 

Input

The input contains multiple lines. Each line of input contains three non-negative numbers: the initial lenth of the rod in millimeters, the temperature change in degrees and the coefficient of heat expansion of the material. Input data guarantee that no rod expands by more than one half of its original length. The last line of input contains three negative numbers and it should not be processed.

Output

For each line of input, output one line with the displacement of the center of the rod in millimeters with 3 digits of precision. 

Sample Input

1000 100 0.0001
15000 10 0.00006
10 0 0.001
-1 -1 -1

Sample Output

61.329
225.020
0.000


方程容易求的。
最后直接枚举答案。(SL为起始长度, L为之后长度)
不过本题有两个坑点。 
1、Input data guarantee that no rod expands by more than one half of its original length.(如果R取太大了,答案肯定是错了的, R应取SL / 4, 保险也可取 SL / 2)。
2、二分循环当循环量很大时, 用浮点数可能有误差。


#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <cstdlib>
#include <set>
#include <string>
#include <cmath>
#include <stack>
#include <queue>
#include <map>
#include <vector>
#define FOR(i, a, b) for(int i = a; i < b; i++)
#define mem(a) memset(a, 0, sizeof(a))
using namespace std;


//typedef __int LL;
typedef long long LL;
const double epx = 1e-7;





int main()
{
    double sl, l, r, n, c;
    while (scanf("%lf %lf %lf", &sl, &n, &c), sl >= 0 && n >= 0 && c >= 0) {
        l = (1 + n * c) * sl;


        double L = 0.0, R = sl / 4;
        FOR(i, 0, 1000) {               //这里是重点。
            double mid = (L + R) / 2;
            r = mid / 2 + (sl * sl) / (8 * mid);

            if (r >= (l / (2 * asin(sl / (2 * r))))) R = mid;
            else L = mid;
        }


        printf("%.3lf\n", L);
    }
    return 0;
 }


内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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