Uvaoj 6955 Finding Lines (随机

本文介绍了一个随机算法的具体实现案例,该算法用于判断在一组给定的点中是否存在一条直线覆盖了至少s%的点。通过随机选取两个点并检查是否满足条件来实现,最终输出可能或不可能的结果。

随机算法 题目链接 https://icpcarchive.ecs.baylor.edu/external/69/6955.pdf

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 1e5+10;
struct node{
    int x, y;
}p[N];
int n, s;
bool check(int x, int y)
{
    int k  =0;
    for(int i = 0;i < n; i++) {
        if((p[i].y-p[x].y)*(p[i].x-p[y].x)-((p[i].x-p[x].x)*(p[i].y-p[y].y))==0) k++;
    }
    return k >= (n*s+99)/100;
}
int main()
{
    while(~scanf("%d%d",&n,&s)) {
        for(int i = 0;i < n; i++) {
            scanf("%d%d",&p[i].x,&p[i].y);
        }
        bool flag = false;
        for(int i = 0;i < 1000; i++) {
            int x = rand()%n;
            int y = rand()%n;
            if(x  == y) continue;
            if(check(x,y)) flag = true;
        }
        if(flag || n<=2) puts("possible");
        else puts("impossible");
    }
return 0;
}
数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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