zcmu Problem G: 无线网络发射器选址

本文介绍了一个关于无线网络发射器选址的问题,通过二维前缀和与容斥原理解决如何在一个网格状城市中找到最佳位置安装无线网络发射器,以覆盖最多的公共场所。

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【题目】

Problem G: 无线网络发射器选址

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Description

(wireless.cpp/c/pas)

【问题述】

随着智能手机的日益普及,人们对无线网的需求日益增大。某城市决定对城市内的公共场所覆盖无线网。

假设该城市的布局为由严格平行的129条东西向街道和129条南北向街道所形成的网格状,并且相邻的平行街道之间的距离都是恒定值1。东西向街道从北到南依次编号为0,1,2…128,南北向街道从西到东依次编号为0,1,2…128。

东西向街道和南北向街道相交形成路口,规定编号为x的南北向街道和编号为y的东西向街道形成的路口的坐标是(x, y)。 在 某 些 路 口 存 在 一 定 数 量 的 公 共 场 所 。

由于政府财政问题,只能安装一个大型无线网络发射器。该无线网络发射器的传播范围是一个以该点为中心,边长为2*d的正方形。传播范围包括正方形边界。

例如下图是一个d = 1的无线网络发射器的覆盖范围示意图。

 

现在政府有关部门准备安装一个传播参数为d的无线网络发射器,希望你帮助他们在城市内找出合适的安装地点,使得覆盖的公共场所最多。

【输入】

输入文件名为wireless.in。

第一行包含一个整数d,表示无线网络发射器的传播距离。

第二行包含一个整数n,表示有公共场所的路口数目。

接下来n行,每行给出三个整数x, y, k,  中间用一个空格隔开,分别代表路口的坐标(x, y)以及该路口公共场所的数量。同一坐标只会给出一次。

【输出】

输出文件名为wireless.out。

输出一行,包含两个整数,用一个空格隔开,分别表示能覆盖最多公共场所的安装地点方案数,以及能覆盖的最多公共场所的数量。

【输入输出样例】

wireless.in

wireless.out

1

2

4 4 10

6 6 20

1 30

【数据说明】

对于100%的数据,1 ≤ d ≤ 20,1 ≤ n ≤  20, 0 ≤ x ≤ 128, 0 ≤ y ≤  128, 0 < k ≤ 1,000,000。

【题解】

二维前缀和+容斥定理

【代码】

#include<bits/stdc++.h> 
using namespace std; 
int d,n; 
int a[140][140],sum[140][140]; 
int query(int i,int j) 
{ 
    int x,y,xx,yy; 
    x=max(i-d,1),y=max(j-d,1); 
    xx=min(i+d,129),yy=min(j+d,129); 
    return sum[xx][yy]-sum[x-1][yy]-sum[xx][y-1]+sum[x-1][y-1]; 
} 
int main() 
{ 
    int i,j,x,y,k; 
    scanf("%d %d",&d,&n); 
    for(i=1;i<=n;i++) 
    { 
        scanf("%d%d%d",&x,&y,&k); 
        a[x+1][y+1] = k; 
    } 
    for(i=1;i<=129; i++) 
        for(j=1;j<=129;j++) 
            sum[i][j]=sum[i-1][j]+sum[i][j-1]-sum[i-1][j-1]+a[i][j]; 
    int ans=0,t=0; 
    for(i=1;i<=129;i++) 
        for(j=1;j<=129;j++) 
        { 
            if(ans<query(i,j)) 
            { 
                ans=query(i,j); 
                t=1; 
            } 
            else if(query(i,j)==ans) t++; 
        } 
    printf("%d %d\n",t,ans); 
    return 0; 
} 

 

 

### 关于 ZCMU 1407 BMI 的题解 ZCMU 1407 是一道关于 BMI 计算的编程题目。以下是该题目的解析以及一种可能的实现方式。 #### 题目描述 给定一个人的体重 \( w \) 和身高 \( h \),计算其身体质量指数(Body Mass Index, BMI)。BMI 的定义如下: \[ \text{BMI} = \frac{\text{weight}}{\text{(height)}^2} \] 其中,重量单位为千克(kg),高度单位为米(m)。根据计算出的 BMI 值,判断并输出对应的健康状况类别[^5]。 | **BMI 范围** | **健康状况** | |-----------------------|-------------------| | 小于 18.5 | 过轻 | | 18.5 至 23.9 | 正常 | | 24 至 27 | 过重 | | 27 至 30 | 轻度肥胖 | | 30 至 35 | 中度肥胖 | | 大于等于 35 | 重度肥胖 | --- #### 解法分析 此问题的核心在于输入处理、浮点运算和条件分支逻辑。具体步骤包括: 1. 输入用户的体重和身高; 2. 使用公式计算 BMI 值; 3. 判断 BMI 所属区间,并输出对应的结果。 以下是一个 C++ 实现示例: ```cpp #include <iostream> #include <iomanip> // 控制浮点数精度 using namespace std; int main() { double weight, height; while(cin >> weight >> height){ if(weight == 0 && height == 0) break; // 结束标志 double bmi = weight / (height * height); if(bmi < 18.5){ cout << "过轻" << endl; } else if(bmi >= 18.5 && bmi <= 23.9){ cout << "正常" << endl; } else if(bmi >= 24 && bmi <= 27){ cout << "过重" << endl; } else if(bmi > 27 && bmi <= 30){ cout << "轻度肥胖" << endl; } else if(bmi > 30 && bmi <= 35){ cout << "中度肥胖" << endl; } else{ cout << "重度肥胖" << endl; } } return 0; } ``` --- #### Python 实现版本 如果更倾向于使用 Python,则可以采用以下代码实现相同功能: ```python def calculate_bmi(weight, height): return weight / (height ** 2) while True: try: weight, height = map(float, input().split()) if weight == 0 and height == 0: break bmi = calculate_bmi(weight, height) if bmi < 18.5: print("过轻") elif 18.5 <= bmi <= 23.9: print("正常") elif 24 <= bmi <= 27: print("过重") elif 27 < bmi <= 30: print("轻度肥胖") elif 30 < bmi <= 35: print("中度肥胖") else: print("重度肥胖") except EOFError: break ``` --- #### 注意事项 1. 浮点数比较时需注意精度误差,尤其是在边界条件下。 2. 如果输入数据量较大,建议优化 I/O 效率,例如在 C++ 中关闭同步流 `std::ios::sync_with_stdio(false)` 并取消缓冲区绑定 `cin.tie(NULL)`[^6]。 3. 对于多组测试数据的情况,应设计循环结构来逐一读取并处理每一组输入。 ---
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