HDU-2050

本文介绍了一种通过直线分割平面的数学模型,并将其应用于折线分割平面的问题中。通过逐步推导公式,给出了n条直线及一条折线分割平面的具体算法实现。

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这题推起来还是能接受的,折线分割平面,应该从直线去推导折线的情况,而且直线分割平面是有现成公式可以用的

1条直线将平面分成 2 部分
2条直线将平面分成 4 = 2 + 2 部分
3条直线将平面分成 7 = 2 + 2 + 3 部分
4条直线将平面分成 11 = 2 +  2 + 3 + 4 部分

。。。

n条直线将圆分成 2+2+3+4+...+n = 1 + n(n+1)/2 (n>1)部分

(而一条折线是由两条直线构成的,然后去掉直线相交的另一部分)




由上边几幅图可以推导一个递推公式

即:分割的面积 = 直线分割面积 - 当前i值;

代码如下:

 

#include <cstdio>
#include <iostream>
using namespace std;
const int max_size = 10005;
int main()
{
    int arry[max_size*2] = {0, 2, 4, 7};///用arry[]存放直线分割平面的结果
    for(int i = 4; i <= max_size*2; ++i)
    {
        arry[i] = arry[i-1] + i;
    }
    int t;
    scanf("%d", &t);
    while(t--)
    {
        int n;
        scanf("%d", &n);
        printf("%d\n", arry[n*2] - n*2);///分割的面积 = 直线分割面积 - 当前i值;
    }
    return 0;
}


 

### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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