例题2.27 误差曲线 UVa1476

使用三分搜索解决抛物线区间内最小值问题
本文介绍了一种利用三分搜索解决在给定区间内找到抛物线最小值的问题。通过实现F(x)函数并采用迭代方法缩小搜索范围,最终找到了最小值。实验得出的迭代次数上限有助于提高算法效率。

1.题目描述:点击打开链接

2.解题思路:本题要求求出若干条抛物线在给定的区间[0,1000]内的最小值。根据F(x)的定义可以发现,它的形状仍然是下凸的,因此可以利用三分搜索(ternary search)解决。三分搜索的思想是:如果F(x)是一个下凸函数,取区间[L,R]的两个三分点m1,m2,比较F(m1)和F(m2)的大小,如果F(m1)<F(m2),那么最值在区间[L,m2],否则在区间[m1,R]。注意:不要弄错缩减后的区间端点!另外,本题的迭代次数的上限是通过实验得出的,比赛中可以多尝试几个值,如果答案不正确,就加大次数;如果超时,就减少次数。如果这两种方法都行不通,那么就将终止条件改为区间长度小于阈值。

3.代码:

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<string>
#include<sstream>
#include<set>
#include<vector>
#include<stack>
#include<map>
#include<queue>
#include<deque>
#include<cstdlib>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<ctime>
#include<functional>
using namespace std;

#define N 10000+10
int n, a[N], b[N], c[N];

double F(double x)
{
	double ans = a[0] * x*x + b[0] * x + c[0];
	for (int i = 1; i < n; i++)
		ans = max(ans, a[i] * x*x + b[i] * x + c[i]);//根据F(x)的定义,取所有函数值的最大值
	return ans;
}
int main()
{
	//freopen("t.txt", "r", stdin);
	int T;
	cin >> T;
	while (T--)
	{
		cin >> n;
		for (int i = 0; i < n; i++)
			scanf("%d%d%d", &a[i], &b[i], &c[i]);
		double L = 0, R = 1000.0;
		for (int i = 0; i < 100; i++)//本题的100次是实验得出的
		{
			double m1 = L + (R - L) / 3;
			double m2 = R - (R - L) / 3;
			if (F(m1) < F(m2))R = m2;
			else L = m1;
		}
		printf("%.4lf\n", F(L));
	}
	return 0;
}

对于曲线例题解析或者曲线绘制方法的问题,以下是详细的解答: --- ### 方法一:理解基本概念 曲线可以分为显函数形式(例如 $y = f(x)$)、隐函数形式(例如 $F(x, y) = 0$),以及参数方程形式(例如 $x = x(t), y = y(t)$)。每种形式都有其特定的绘图方式。 - 显函数可以直接代入数值计算点坐标。 - 隐函数需要通过解方程组找到对应关系。 - 参数方程则需选定参数范围并逐步取值。 --- ### 方法二:具体实例解析 以一个典型的二次曲线为例——椭圆的标准方程 $\frac{x^2}{a^2} + \frac{y^2}{b^2} = 1$ (其中$a > b > 0$)。 #### 解析过程: 1. 方程表示的是中心在原点、长轴沿$x$方向的一个椭圆。 2. 当$x=0$时,得到两个顶点$(0,\pm b)$;当$y=0$时,得到另外两个顶点$(\pm a, 0)$。 3. 利用这些关键点及对称性质画出大致形状。 --- ### 方法三:借助软件实现精确作图 现代技术使得复杂曲线可以通过计算机轻松完成可视化。常用工具有MATLAB、Python (matplotlib库),还有GeoGebra等教育专用程序。 #### Python 示例代码如下: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义参数 a, b = 5, 3 theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) # 计算坐标 x = a * np.cos(theta) y = b * np.sin(theta) # 绘制图像 plt.figure(figsize=(6, 4)) plt.plot(x, y, label='Ellipse') plt.axhline(0, color='black',linewidth=0.5) plt.axvline(0, color='black',linewidth=0.5) plt.grid(color = 'gray', linestyle = '--', linewidth = 0.5) plt.title('Ellipse Plot') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.legend() plt.show() ``` 运行此段脚本即可获得标准椭圆形图案。 --- ### 方法四:特殊类型的曲线处理技巧 除了普通平面直角坐标系下的曲线外,还存在极坐标下定义的各种优美形态比如玫瑰线$r=\cos(kθ)$或阿基米德螺线$r=a+bθ$等等。它们各自拥有独特的几何特性值得探索学习。 ---
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