hdu 1209 Clock(排序)

本文介绍了一种基于时间角度计算的排序算法实现。通过计算五个时间点对应的时钟指针角度,并利用这些角度来对时间进行升序排序,最终输出排序后第三个时间点的具体时间。代码使用C++实现,包括了角度计算、比较函数及排序过程。

题意:按钟表的时针、分针的夹角对5个时间进行升序排序,输出第3个时间

思路:排序

注意:若夹角相同,则按时间进行升序排序

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<algorithm>
using namespace std;

struct node{
    int ti[2];
    double ang;
}a[5];

int cmp(node a,node b){
    if(a.ang!=b.ang)return a.ang<b.ang;
    if(a.ti[0]!=b.ti[0])return a.ti[0]<b.ti[0];
    return a.ti[1]<b.ti[1];
}

int main(){
    int t,i;
    scanf("%d",&t);
    while(t--){
        for(i=0;i<5;++i){
            scanf("%d:%d",&a[i].ti[0],&a[i].ti[1]);
            if(a[i].ti[0]>12)a[i].ang=(a[i].ti[0]-12)*30+a[i].ti[1]*0.5-a[i].ti[1]*6;
            else a[i].ang=a[i].ti[0]*30+a[i].ti[1]*0.5-a[i].ti[1]*6;
            if(a[i].ang<0)a[i].ang=-a[i].ang;
            if(a[i].ang>180)a[i].ang=360-a[i].ang;
        }
        sort(a,a+5,cmp);
        printf("%02d:%02d\n",a[2].ti[0],a[2].ti[1]);
    }
    return 0;
}
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转载于:https://www.cnblogs.com/bofengyu/p/4729563.html

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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