PKU 3273 && PKU 3258 && pku 1905 PKU 3122 二分运用题目

本文解析了POJ平台上的几道经典算法题,包括费用划分、石头跳跃、加热变形路径等,采用二分查找法解决实际问题,并分享了解题思路及代码实现。

http://poj.org/problem?id=3273

http://poj.org/problem?id=3258

3273:题意就是John计算了他接下来的n天里每天将要花的钱数,他想将这些天划分成连续的m段,求出这m段中最大花费。以保证他在每一段时间里都不会缺钱花:

思路:将这n天分成一段的话,最大钱数就是其所有钱数的和,如果分成n段的话就是这些钱数里面最大值,然后二分枚举钱数,如果枚举的钱数将这n个数分成大于m段的话,就说明二分枚举的钱数小了,l = mid + 1,否则 r = mid - 1;最后输出l就可以了。。。

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#define maxn 100007
#define inf 9999999
using namespace std;

int a[maxn];
int n,m;
int getnum(int x)
{
    int i;
    int ct = 0,s = 0;
    for (i = 0; i <= n; ++i)
    {
        s += a[i];
        if (s > x)
        {
            ct++;
            s = a[i];
        }
    }
    return ct;
}

int main()
{
    //freopen("3273.in","r",stdin);
    int i,l,r,sum;
    sum = 0;
    scanf("%d%d",&n,&m);
    l = 0;
    for (i = 0; i < n; ++i)
    {
        scanf("%d",&a[i]);
        l = max(l,a[i]);
        sum += a[i];
    }
    a[n] = inf;
    r = sum;
    int mid;
    while (l <= r)
    {
        mid = (l + r)>>1;
        if (getnum(mid) > m) l = mid + 1;
        else r = mid - 1;
    }
    printf("%d\n",l);
    return 0;
}

  3258:题意就是奶牛从起点跳到终点中间有n个石头可以停靠,但是John想增加难度于是想撤离这n个石头中的m个,要求我们求出撤离m个石头后石头间的最大的最短距离。

思路同上二分间距,然后产看能够撤离多少个石头,如果多于m个,就说明间距小了,l = mid + 1; 否则 r  =mid - 1

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#define maxn 50007
using namespace std;

int a[maxn];
int n,m,L;

int cmp(int a,int b)
{
    return a < b;
}
int getnum(int x)
{
    int i,j,ct = 0;
    for (i = 1,j = 0; i <= n + 1;)
    {
        if (a[i] - a[j] <= x)
        {
            ct++; i++;
        }
        else
        {
            j = i; ++i;
        }
    }
    return ct;
}

int main()
{
    int i;
    scanf("%d%d%d",&L,&n,&m);
    a[0] = 0; a[n + 1] = L;
    int Min = 0;
    for (i = 1; i <= n; ++i)
    {
        scanf("%d",&a[i]);
        Min = min(Min,a[i] - a[i - 1]);
    }
    Min = min(Min,a[n + 1] - a[n]);
    sort(a + 1,a + 1 + n,cmp);
    int l = Min, r = L;
    int mid = 0;
    while (l <= r)
    {
         mid = (l + r)>>1;
        if (getnum(mid) > m) r = mid - 1;
        else l = mid + 1;
    }
    printf("%d\n",l);
    return 0;
}

  http://poj.org/problem?id=1905

题意是:一条路原来长度L,当加热n度时,他会变形为长度为L‘ = (1 + n*c)*L的弧形,求出路的中心距离原来的路的距离,其实题目旁边的图形给出了定义。

才开始我没想到扇形计算弧长的公式,直接把他转化成三角形枚举要求的距离(0,L/2)然后根据三角形来估计扇形,写完后样例指定不过。最后找了下扇形弧长的计算公式,n = d(弧度)*R(半径),然后根据R^2 - (L/2)^2 = (R - mid)^2(勾股定理)求出R 在求出角度然后求弧长即可。这里精度问题纠结了好久。

对于卡精度的二分查找,cmp(l - r) < 0 千万不能等于否则会陷入死循环 还有就是如果没有了等于 那么对于r = mid - 1操作就变成了r = mid 的了。。l同理。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>
#define maxn 1007
#define inf 999999999
using namespace std;

const double eps = 1e-8;
double L,L1,n,c;

int cmp(double x)
{
    if (x > eps) return 1;
    else if (x < -eps) return -1;
    else return 0;
}
int main()
{
   while (~scanf("%lf%lf%lf",&L,&n,&c))
   {
       if (L < 0 && n < 0 && c < 0) break;
       L1 = (1 + n*c)*L;
       double l = 0;
       double r = L/2;
       double mid;
       while (cmp(l - r) < 0)
       {
           mid = (l + r)/2;
           double R = (mid/2.0) + (L*L)/(mid*8.0);//球半径
           double d = asin(L/(R*2.0));//求角度
           double n = d*R;//求弧长
           if (cmp(2.0*n - L1) > 0) r = mid;
           else l = mid;
       }
       printf("%.3lf\n",l);
   }
   return 0;
}

  

 http://poj.org/problem?id=3122依然二分。orz一下二分算法、

题意是有n个馅饼,f个朋友这里一定不能忽视本人也要分一块。问如何分馅饼使得每个人得到相同大小的馅饼而且一个人得到的馅饼保证来自于同一个馅饼(不能是多个馅饼的组合)

思路是直接二分枚举体积,查看是否能够分出f+1个,然后就是卡精度的问题了。。开始自己傻傻的以为只要f + 1 <= n直接按半径排序取第f + 1个就行了,贡献了2次WA,后来 yy到如果f +1前边出现了很大的半径直接除以f+1后所形成的体积就大于f+1个馅饼的以及了。所以不对。。。改过后YES..还有就是注意上次提到的卡精度的二分的写法。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#define maxn 10007
#define inf 999999999
using namespace std;
double a[maxn];
const double pi = acos(-1.0);
int n,f;

const double eps = 1e-6;
int cmp(int x,int y)
{
    return x < y;
}
int compare(double x)
{
    if (x > eps) return 1;
    else if (x < -eps) return -1;
    else return 0;
}
int getV(double x)
{
    int i;
    int sum = 0;
    for (i = 0; i < n; ++i)
    {
       sum += (int)(a[i]/x);
    }
    return sum;
}
int main()
{
    int i;
    int t;
    double v;
    scanf("%d",&t);
    while (t--)
    {
        v = 0;
        scanf("%d%d",&n,&f);
        for (i = 0;i < n; ++i)
        {
            scanf("%lf",&a[i]);
        }
        double sum =0 ;
        for (i = 0; i < n; ++i)
        {
            a[i] = pi*a[i]*a[i];
            sum += a[i];
        }
        double l = 0;
        double r = sum;
        while (compare(l - r) < 0)
        {
            double mid = (l + r)/2;
            if (getV(mid) < f + 1) r = mid;
            else  l = mid;
        }
        printf("%.4lf\n",l);
    }

  return 0;
}

  

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/E-star/archive/2012/05/19/2508987.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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