[bzoj1013]:[JSOI2008]球形空间产生器sphere

传送门
这个题提示太给力了。。。

提示:给出两个定义:1、 球心:到球面上任意一点距离都相等的点。2、 距离:设两个n为空间上的点A, B的坐标为(a1, a2, …, an), (b1, b2, …, bn),则AB的距离定义为:dist = sqrt( (a1-b1)^2 + (a2-b2)^2 + … + (an-bn)^2 )

从这个题的提示中,我们已经可以看出来这个题的算法了。。。
高斯消元,很明显,我们只要用提示中的那个距离公式,列出n+1个方程,然后解就好了
现在的问题是,列出来的方程是二次方程,怎么解呢?
我们注意到,其实只有n个要求的未知数,然而我们有n+1个方程
所以,有一个方程一定不是消元用的
那么那个方程是干什么的呢?
辅助。
我们只要将其他所有方程都减去第一个方程
我们就可以得到n个一次方程
这样,问题就解决了。
代码好短(我不愧为压行选手)

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<cstdlib>
#define ll long long
using namespace std;
inline int read(){
    int x=0;char ch=' ';int f=1;
    while(ch!='-'&&(ch<'0'||ch>'9'))ch=getchar();
    if(ch=='-')f=-1,ch=getchar();
    while(ch>='0'&&ch<='9')x=(x<<3)+(x<<1)+(ch^48),ch=getchar();
    return x*f;
}
int n;
double pos[12][12];
double a[12][12];
inline void gauss(){
    for(int i=1;i<=n;i++){
        int mx=i;
        for(int j=i+1;j<=n;j++)if(a[j][i]>a[mx][i])mx=j;
        for(int j=i;j<=n+1;j++)swap(a[i][j],a[mx][j]);
        for(int j=i+1;j<=n+1;j++)a[i][j]/=a[i][i];
        a[i][i]=1.0;
        for(int j=1;j<=n;j++){
            if(j==i)continue;
            for(int k=i+1;k<=n+1;k++){
                a[j][k]-=a[j][i]*a[i][k];
            }
            a[j][i]=0;
        }
    }
}
int main(){
    n=read();
    for(int i=0;i<=n;i++)for(int j=1;j<=n;j++)scanf("%lf",&pos[i][j]);
    for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=1;j<=n;j++)a[i][j]=2.0*(pos[i][j]-pos[0][j]),a[i][n+1]-=pos[0][j]*pos[0][j]-pos[i][j]*pos[i][j];
    gauss();
    for(int i=1;i<n;i++)printf("%.3lf ",a[i][n+1]);
    printf("%.3lf",a[n][n+1]);
    return 0;
}
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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