山(rms模拟11-3)* * *(数学/二分)

给出一座山,如图。
这里写图片描述

现在要在山上的某个部位装一盏灯,使得这座山的任何一个部位都能够被看到。

给出最小的y坐标,如图的+号处就是y坐标最小的安装灯的地方。

输入格式:

第一行一个数N,表示这座山由N个点构成;

接下来N行从左到右给出了这座山的构造情况,每行两个数Xi、Yi,表示一个折点,保证Xi>Xi-1

输出格式:

仅输出一行,为最小的y坐标,当你的答案与标准答案相差不超过0.01时,则被认为是正确的。

输入样例#1:

6
0 0
10 0
11 1
15 1
16 0
25 0

输出样例#1:

3.00

数据规模:

30%的数据,1≤N≤50;

100%的数据,1≤N≤5000;0≤Xi,Yi≤100000,保证答案不超过1000000.

题解

法一:

首先求出相邻两个点构成的直线的解析式,
然后枚举,求出每两条斜率一正一负的直线的交点,以及k=0的直线的纵坐标
对交点取最大值即可
时间复杂度O(n²)(n<=5000)

法二:

二分答案
假设已经知道了灯的高度,即y坐标,那么可以判断这个y坐标是否可行,即能否照亮整座山。假设枚举的答案是yy,依次维护灯的X坐标的可行域,一开始设L=X1(左边界),R=Xn(右边界),然后对于每个i(i>1),点i-1和i的连线构成了山的一部分,需要保证这一部分能够被照到,假设这条连线与y=yy这条线的交点是(T,yy),那么分三种情况:
(1) Yi = Yi-1,那么只要yy>Yi,那么肯定是可以照到这条线段的;
(2) Yi < Yi-1,那么当等的X坐标

#include<bits/stdc++.h>
#define F( i,a,b ) for( int i=( a );i<=( b );i++ )
#define F_2( i,a,b ) for( int i=( a );i>=( b );i++ )
#define N 5001
#define M 10001
#define P 1000000007
#define LL long long
#define oo 0x7fffffff
using namespace std;

int read()
{
    int f=1,s=0;
    char ch=getchar();
    while( ch<'0' || ch>'9' ) { if( ch=='-' ) f=-1; ch=getchar(); }
    while( ch>='0' && ch<='9' ) { s=( s<<1 )+( s<<3 )+ch-'0'; ch=getchar(); }
    return f*s;
}

int m,n;
double ans;
double x[N],y[N];
double k[N],b[N];

int main()
{
    n=read();
    F( i,1,n )
    {
        x[i]=read();
        y[i]=read();
    }
    F( i,1,n-1 )
    {
        k[i]=( y[i+1]-y[i] )/(x[i+1]-x[i]);
        b[i]=y[i]-k[i]*x[i];
    }
    F( i,1,n )
        F( j,i+1,n )
        {
            if( ( k[i]<0 && k[j]>0 ) || ( k[i]>0 && k[j]<0 ) )
            {
                double t=( b[j]-b[i] )/( k[i]-k[j] );
                double ty=t*k[i]+b[i];
                ans=max( ans,ty );  
            }
            else if( !k[i]&&!k[j]&&b[i]==b[j] )
                ans=max( ans,b[i] );
        }
    printf( "%.6lf",ans );
    return 0;
}






clear,clc CR = 1.2; %限幅比:限幅点平与OFDM信号RMS之比 b=2; % 每一QPSK符号的比特数 N=128; % FFT大小 Ncp=32; % CP长度 fs=1e6; % 采样频率 L=8; % 过采样因子(以生成L倍的过采样离散时间信号) Tsym=1/(fs/N); % 采样频率 Ts=1/(fs*L); % 采样周期 fc=2e6; wc=2*pi*fc; % 载波频率 t=[0:Ts:2*Tsym-Ts]/Tsym; t0=t((N/2-Ncp)*L); f=[0:fs/(N*2):L*fs-fs/(N*2)]-L*fs/2; Fs=8; % 滤波器采样频率 Norder=104; % 采样阶数 dens=20; % 密度因子 FF=[0 1.4 1.5 2.5 2.6 Fs/2]; % 阻带/通带/阻带频率边缘向量 WW=[10 1 10]; % 加权向量 h = firpm(Norder,FF/(Fs/2),[0 0 1 1 0 0],WW,{dens}); % BPF系数 % 生成二进制数据流 b_bits = randi([0 1], 2*N, 1); % 2*N 比特 %X = mapper(b,N); X(1) = 0; % QPSK调制 X = qammod(b_bits, 4, &#39;InputType&#39;, &#39;bit&#39;, &#39;UnitAveragePower&#39;, true).&#39;;X(1) = 0; % QPSK调制 %x=IFFT_oversampling(X,N,L); % IFFT和过采样 X_oversampled = [X(1:N/2), zeros(1, N*(L-1)), X(N/2+1:end)]; % 频域补零 X_oversampled = fftshift(X_oversampled); % 调整频谱顺序(假设原信号是中心对称的) x = ifft(X_oversampled, N*L, &#39;symmetric&#39;) * sqrt(N*L); % 执行 IFFT 并调整幅度 x_b=add_CP(x,Ncp*L); % 添加CP x_b_os=[zeros(1,(N/2-Ncp)*L), x_b, zeros(1,N*L/2)]; % 过采样 %x_p = upconv_fin(2*fc,x_b_os,t); x_p = sqrt(2)*real(x_b_os.*exp(j*2*wc*t)); % 从基带到通频带 %norm(x_p-x_p1) x_p_c = clipping(x_p,CR); %X_p_c_f = filtering(h,x_p_c); X_p_c_f= fft(filter(h,1,x_p_c)); %norm(X_p_c_f-X_p_c_f1) %X_p_c_f = BPF_using_FFT(x_p_c,[1.5 2.5],8); x_p_c_f = ifft(X_p_c_f); %x_b_c_f = dwconv_fin(2*fc,x_p_c_f,t); x_b_c_f = sqrt(2)*x_p_c_f.*exp(-j*2*wc*t); % 从通频带到基带 请解释上述用MATLAB写的各行代码的具体意思,也就是解释每一行代码。
03-14
内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安等。接着,详细描述了Hadoop集群的安配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台搭建提供详细的安指南,确保各组件能够顺利安和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的搭建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
在无线通信领域,天线阵列设计对于信号传播方向和覆盖范围的优化至关重要。本题要求设计一个广播电台的天线布局,形成特定的水平面波瓣,即在东北方向实现最大辐射强度,在正东到正北的90°范围内辐射衰减最小且无零点;而在其余270°范围内允许出现零点,且正西和西南方向必须为零。为此,设计了一个由4个铅垂铁塔组成的阵列,各铁塔上的电流幅度相等,相位关系可自由调整,几何布置和间距不受限制。设计过程如下: 第一步:构建初级波瓣 选取南北方向上的两个点源,间距为0.2λ(λ为电磁波波长),形成一个端射阵。通过调整相位差,使正南方向的辐射为零,计算得到初始相位差δ=252°。为了满足西南方向零辐射的要求,整体相位再偏移45°,得到初级波瓣的表达式为E1=cos(36°cos(φ+45°)+126°)。 第二步:构建次级波瓣 再选取一个点源位于正北方向,另一个点源位于西南方向,间距为0.4λ。调整相位差使西南方向的辐射为零,计算得到相位差δ=280°。同样整体偏移45°,得到次级波瓣的表达式为E2=cos(72°cos(φ+45°)+140°)。 最终组合: 将初级波瓣E1和次级波瓣E2相乘,得到总阵的波瓣E=E1×E2=cos(36°cos(φ+45°)+126°)×cos(72°cos(φ+45°)+140°)。通过编程实现计算并绘制波瓣,可以看到三个阶段的波瓣分别对应初级波瓣、次级波瓣和总波瓣,最终得到满足广播电台需求的总波瓣。实验代码使用MATLAB编写,利用polar函数在极坐标下绘制波瓣,并通过subplot分块显示不同阶段的波瓣。这种设计方法体现了天线阵列设计的基本原理,即通过调整天线间的相对位置和相位关系,控制电磁波的辐射方向和强度,以满足特定的覆盖需求。这种设计在雷达、卫星通信和移动通信基站等无线通信系统中得到了广泛应用。
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