题解-F(x) = 6 * x^7+8*x^6+7*x^3+5*x^2-y*x

本文介绍了一种通过求导及三分法寻找特定区间内函数最小值的方法。针对给定的多项式函数,通过求导确定函数增减性,并利用三分法高效地找到使函数取得最小值的点。
Problem Description
Now, here is a fuction:<br>&nbsp;&nbsp;F(x) = 6 * x^7+8*x^6+7*x^3+5*x^2-y*x (0 &lt;= x &lt;=100)<br>Can you find the minimum value when x is between 0 and 100.
 
Input
The first line of the input contains an integer T(1<=T<=100) which means the number of test cases. Then T lines follow, each line has only one real numbers Y.(0 < Y <1e10)

Output
Just the minimum value (accurate up to 4 decimal places),when x is between 0 and 100.
 
Sample Input
2 100 200
 
Sample Output
-74.4291 -178.853


解题思路:

明白y是个什么鬼畜就没事了,由于高中知识忘得差不多再加上对题意始终懵懵懂懂,一直固执的认为y和f(x)是同一个值,然而y只是一个等待输入的常数,所求的是输入这个常数后,0-100的最小值;

但函数的增减性不确定啊,求导即可得,可以用三分法再对原函数进行操作,也可以直接由导数求零点,得到最小值;

(好像全是数学题,,)

AC.1-

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
double F(double x,double y)
{
	return 6*pow(x,7)+8*pow(x,6)+7*pow(x,3)+5*pow(x,2)-y*x;
}
double f(double x)//易知导函数单调递增,则原函数先减后增;
{
	return 42*pow(x,6)+48*pow(x,5)+21*pow(x,2)+10*x;
}
int main()
{
	int t;
	double y,l,h,mid;
	cin>>t;
	while(t--)
	{
		cin>>y;
		l=0.0;h=100.0;
		while(h-l>1e-7)
		{
			mid=(l+h)/2;
			if(f(mid)<y) l=mid;//找到另导函数为零的点,即函数f(x)=y的点,带入原函数即为原函数的最小值;
			else h=mid;
		}
		printf(“%0.4lf\n”,F(mid,y));
)
	}
	return 0;
}

### 问题分析 该问题涉及动态规划与深度优先搜索(DFS)的组合,目标是求解一个组合优化问题,通常出现在字符串匹配或序列生成的场景中。例如,给定一个括号序列,计算其可能的合法括号子序列数量。解决此类问题时,动态规划(DP)用于记录状态转移,而深度优先搜索(DFS)则用于生成所有可能的合法序列并进行匹配。 在部分实现中,采用暴力枚举的方式生成所有合法括号序列,并判断原始输入是否为其子序列。这种方式虽然在数据规模较小时可行,但在输入长度较大时效率较低,难以通过所有测试用例[^1]。 ### 算法设计与实现 #### 暴力解法:DFS生成合法括号序列 该方法通过递归生成所有长度为 `n` 的合法括号序列,并逐一判断原始输入是否为该序列的子序列。具体步骤如下: - **括号合法性判断**:使用两个变量 `l` 和 `r` 分别记录剩余可添加的左括号和右括号数目。只有在 `l < r` 时才允许添加右括号。 - **子序列匹配**:定义一个函数 `substr`,用于判断字符串 `a` 是否是字符串 `b` 的子序列。 ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int ans = 0; string str; bool substr(string a, string b) { int j = 0; for (int i = 0; i < a.size(); i++) { if (a[i] == b[j]) j++; if (j == b.size()) return true; } return j == b.size(); } void dfs(string s, int l, int r) { if (l == 0 && r == 0) { if (substr(s, str)) ans++; return; } if (l > 0) { dfs(s + &#39;(&#39;, l - 1, r); } if (r > 0 && l < r) { dfs(s + &#39;)&#39;, l, r - 1); } } int main() { cin >> str; int l = 0, r = 0; for (char c : str) { if (c == &#39;(&#39;) l++; else r++; } int n = str.size() + abs(l - r); dfs("(", n / 2 - 1, n / 2); cout << ans << endl; return 0; } ``` #### 动态规划优化:LCS 与子序列匹配 在数据规模较大的情况下,上述暴力方法效率较低。更优的方案是结合动态规划思想,使用最长公共子序列(LCS)算法进行优化: - **LCS 算法**:构建一个二维数组 `dp[i][j]`,表示字符串 `a` 的前 `i` 个字符与字符串 `b` 的前 `j` 个字符的最长公共子序列长度。 - **子序列判断**:若 `dp[len(a)][len(b)] == len(b)`,则说明 `b` 是 `a` 的子序列。 该方法可以显著提升效率,尤其适用于输入长度较大的情况[^2]。 ### 算法复杂度分析 - **暴力 DFS 方法**- 时间复杂度:`O(2^n)`,其中 `n` 为生成的括号序列长度。 - 空间复杂度:`O(n)`,用于递归栈。 - **动态规划方法**- 时间复杂度:`O(n * m)`,其中 `n` 为输入字符串长度,`m` 为目标子序列长度。 - 空间复杂度:`O(n * m)`,用于 DP 数组。 ### 示例运行 对于输入字符串 `(()`,程序会计算其最少需添加的括号数以使其合法,生成所有可能的合法括号序列,并统计其中满足原始字符串为子序列的个数。 ###
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