HDU 2156 分数矩阵

本文探讨了分数矩阵的求和方法,并通过实例展示了如何计算特定大小的矩阵总和,涉及数学运算与编程实现。

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分数矩阵

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Problem Description
我们定义如下矩阵:
1/1 1/2 1/3
1/2 1/1 1/2
1/3 1/2 1/1
矩阵对角线上的元素始终是1/1,对角线两边分数的分母逐个递增。
请求出这个矩阵的总和。
 

Input
每行给定整数N (N<50000),表示矩阵为 N*N.当N为0时,输入结束。
 

Output
输出答案,保留2位小数。
 

Sample Input
1 2 3 4 0
 

Sample Output
1.00 3.00 5.67 8.83
注意:
1:水题~
2:也可以用递推 日后补上
#include<stdio.h>
int main (void)
{
    int a,i;
    double sum2=0.0,sum=0.0;
    while(~scanf("%d",&a)&&a!=0)
    {
        sum2=0.0;
        double k=1.0;
        for(i=a;i>1;i--)
        {
            sum=(1.0/i)*k;
            sum2=sum+sum2;
            k++;
        }
        printf("%.2lf\n",a+2*sum2);
    }
    return 0;
}

//打表法 打表中用到递推

#include<stdio.h>
#include<string.h>
double a[50001];
double b (void)
{
    int i;
    memset(a,0,sizeof(a));
    a[0]=0;
    a[1]=1;
    a[2]=3;
    for(i=3;i<50000;i++)
    {
        a[i]=a[i-1]*2-a[i-2]+2.0/i;
    }
}
int main (void)
{
    int n;
    b();
    while(~scanf("%d",&n)&&n)
    {
        printf("%.2lf\n",a[n]);
    }
    return 0;
}


### HDU 2544 题目分析 HDU 2544 是关于最短路径的经典问题,可以通过多种方法解决,其中包括基于邻接矩阵的 Floyd-Warshall 算法。以下是针对该问题的具体解答。 --- #### 基于邻接矩阵的 Floyd-Warshall 实现 Floyd-Warshall 算法是一种动态规划算法,适用于计算任意两点之间的最短路径。它的时间复杂度为 \( O(V^3) \),其中 \( V \) 表示节点的数量。对于本题中的数据规模 (\( N \leq 100 \)),此算法完全适用。 下面是具体的实现方式: ```cpp #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; int dist[105][105]; int n, m; void floyd() { for (int k = 1; k <= n; ++k) { // 中间节点 for (int i = 1; i <= n; ++i) { // 起始节点 for (int j = 1; j <= n; ++j) { // 结束节点 if (dist[i][k] != INF && dist[k][j] != INF) { dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j]); } } } } } int main() { while (cin >> n >> m && (n || m)) { // 初始化邻接矩阵 for (int i = 1; i <= n; ++i) { for (int j = 1; j <= n; ++j) { if (i == j) dist[i][j] = 0; else dist[i][j] = INF; } } // 输入边的信息并更新邻接矩阵 for (int i = 0; i < m; ++i) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; dist[u][v] = min(dist[u][v], w); dist[v][u] = min(dist[v][u], w); // 如果是有向图,则去掉这一行 } // 执行 Floyd-Warshall 算法 floyd(); // 输出起点到终点的最短距离 cout << (dist[1][n] >= INF ? -1 : dist[1][n]) << endl; } return 0; } ``` --- #### 关键点解析 1. **邻接矩阵初始化** 使用二维数组 `dist` 存储每一对节点间的最小距离。初始状态下,设所有节点对的距离为无穷大 (`INF`),而同一节点自身的距离为零[^4]。 2. **输入处理** 对于每条边 `(u, v)` 和权重 `w`,将其存储至邻接矩阵中,并取较小值以防止重边的影响[^4]。 3. **核心逻辑** Floyd-Warshall 的核心在于三重循环:依次尝试通过中间节点优化其他两节点间的距离关系。具体而言,若从节点 \( i \) 到 \( j \) 可经由 \( k \) 达成更优解,则更新对应位置的值[^4]。 4. **边界条件** 若最终得到的结果仍为无穷大(即无法连通),则返回 `-1`;否则输出实际距离[^4]。 --- #### 性能评估 由于题目限定 \( N \leq 100 \),因此 \( O(N^3) \) 的时间复杂度完全可以接受。此外,空间需求也较低,适合此类场景下的应用。 ---
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