NYOJ 6 - 喷水装置(一)&&NYOJ 12 - 喷水装置(二)

题目信息:

NYOJ 6 - 喷水装置(一):

喷水装置(一)

时间限制: 3000 ms  |  内存限制: 65535 KB
难度: 3
描述
现有一块草坪,长为20米,宽为2米,要在横中心线上放置半径为Ri的喷水装置,每个喷水装置的效果都会让以它为中心的半径为实数Ri(0<Ri<15)的圆被湿润,这有充足的喷水装置i(1<i<600)个,并且一定能把草坪全部湿润,你要做的是:选择尽量少的喷水装置,把整个草坪的全部湿润。
输入
第一行m表示有m组测试数据
每一组测试数据的第一行有一个整数数n,n表示共有n个喷水装置,随后的一行,有n个实数ri,ri表示该喷水装置能覆盖的圆的半径。
输出
输出所用装置的个数
样例输入
2
5
2 3.2 4 4.5 6 
10
1 2 3 1 2 1.2 3 1.1 1 2
样例输出
2
5


NYOJ 12 - 喷水装置(二):

喷水装置(二)

时间限制: 3000 ms  |  内存限制: 65535 KB
难度: 4
描述
有一块草坪,横向长w,纵向长为h,在它的橫向中心线上不同位置处装有n(n<=10000)个点状的喷水装置,每个喷水装置i喷水的效果是让以它为中心半径为Ri的圆都被润湿。请在给出的喷水装置中选择尽量少的喷水装置,把整个草坪全部润湿。
输入
第一行输入一个正整数N表示共有n次测试数据。
每一组测试数据的第一行有三个整数n,w,h,n表示共有n个喷水装置,w表示草坪的横向长度,h表示草坪的纵向长度。
随后的n行,都有两个整数xi和ri,xi表示第i个喷水装置的的横坐标(最左边为0),ri表示该喷水装置能覆盖的圆的半径。
输出
每组测试数据输出一个正整数,表示共需要多少个喷水装置,每个输出单独占一行。
如果不存在一种能够把整个草坪湿润的方案,请输出0。
样例输入
2
2 8 6
1 1
4 5
2 10 6
4 5
6 5
样例输出
1
2


解题思路:


如图所示,喷水装置的范围并不能完全利用起来,首先如果喷水装置能为我们所用(当R小于等于宽的一半时装置范围不能覆盖草坪的宽,不可取。不过题(一)有充足的喷水装置,并且一定能把草坪全部湿润,可以不用理会这点),将这些可用喷水装置进行排序,题(一)由于没有规定喷水装置圆心,所以按半径从大到小排序即可,然后从前向后逐个取,直到将草坪的长覆盖完毕;题(二)给出了所有的装置的圆心和半径,即所有的装置覆盖区域固定(阴影区域的左边缘和右边缘固定),这时我们需要按照左边缘坐标从小到大排序,左边缘位置相同的按照右边缘坐标从大到小排序,然后开始进行按排好的顺序依次选取最优的装置并计数,判断能否覆盖完毕。

题(一)代码:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
int cmp(const void *a,const void *b)
{
	if(*(double*)a>=*(double*)b)
		return -1;
	return 1;
}
int main()
{
	int m,n,i;
	double r[605],count;
	scanf("%d",&m);
	while(m--)
	{
		scanf("%d",&n);
		for(i=0;i<n;i++)
		{
			scanf("%lf",&r[i]);
			if(r[i]<=1)
			{
				n--;
				i--;
			}
		}
		qsort(r,n,sizeof(r[0]),cmp);
		count=0;
		for(i=0;i<n;i++)
		{
			count+=2*sqrt(r[i]*r[i]-1);
			if(count>=20)
				break;
		}
		printf("%d\n",i+1);
	}
	return 0;
}

题(二)代码:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
struct node{
	double left;
	double right;
}area[10005];
int cmp(const void *a,const void *b)
{
	node *c=(node*)a;
	node *d=(node*)b;
	if(c->left<d->left)
		return -1;
	return 1;
}
int main()
{
	int N,n,i,count;
	double w,h,x,r,k,arrow,flag;
	scanf("%d",&N);
	while(N--)
	{
		scanf("%d%lf%lf",&n,&w,&h);
		for(i=0;i<n;i++)
		{
			scanf("%lf%lf",&x,&r);
			if(r<=h/2)
			{
				n--;
				i--;
			}
			else
			{
				k=sqrt(r*r-h*h/4);
				area[i].left=x-k;
				area[i].right=x+k;
			}
		}
		qsort(area,n,sizeof(area[0]),cmp);  
		arrow=0;
		count=0;
        for(i=0;i<n;i++)  
        {
            if(area[i].left<=arrow)
            {
                flag=area[i].right;
                while(area[i].left<=arrow)
                {  
                    flag=flag>area[i].right?flag:area[i].right;
                    i++;  
                    if(i==n)  
                    	break;  
                }  
                arrow=flag;
                i--;
				count++;  
            }
            else 
				break;
            if(arrow>=w)
            	break;
        }
        if(arrow>=w)
        	printf("%d\n",count);
        else  
        	printf("0\n");  
	}
	return 0;
}



分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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