Codeforces Round #114 (Div. 2)

本文解析了CodeForces比赛168题的A、B、C三道题目,介绍了各题目的题意及解题思路,特别关注了物理概念在C题中的应用。

http://codeforces.com/contest/168

A:很水的题,可是个竟然错了一次丢人啊,当时舍友在给女朋友打电话,所以有点分心吵啊。。。粗心的错误。

先求出总共需要的巫师数量t,然后与x参加的巫师数量比较,如果大于x输出t-x,否则输出0..这里LDJ处理的时候printf("%.lf",ans);这里会有四舍五入,所以导致了错误,借鉴。。。

B:虽然属于简单题,但是题意没看懂。。。郁闷。。

其实题意很简单:就是如果不是amplifying line,则不输出空格和换行,如果是amplifying line则原样输出,特殊情况:两个amplifying line之间的空行如果多行,则输出一行。

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C: 才开始看到题目时,感觉很复杂,考的是物理:速度,加速度,位移方面的题目。静下心来慢慢思考,还是很简单的。

首先根据加速度a求出到达最大速度vi所用的时间,然后算加速这段时间的位移量。再与总的距离d作比较,如果大于d就根据s来计算时间,如果小于d然后在计算后面的时间求时间和。最重要的是如果后边的车赶上了在他之前出发的车,他要保持和他所追上的车同速一起到达终点,这里处理很巧妙,就是每计算出一个时间就和他前边的时间做比较如果大于他前边的就不处理,如果下雨他前边的就说明他能赶上他,所以要把时间更新为他前边的那个时间。。

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

double ar[maxn];
int main()
{
int n,i;
double a,d;
double ti,vi;
while (~scanf("%d%lf%lf",&n,&a,&d))
{
double t;
for (i = 0; i < n; ++i)
{
scanf("%lf%lf",&ti,&vi);
double t1 = vi/a;
double s1 = (vi*vi)/(2.0*a);
if (s1 > d)
{
t = sqrt((2.0*d)/a) + ti;
}
else
{
double t2 = (d - s1)/vi;
t = t1 + t2 + ti;
}
if (i == 0) ar[i] = t;
else
{
if (ar[i - 1] > t) ar[i] = ar[i - 1];
else ar[i] = t;
}
}
for (i = 0; i < n; ++i)
printf("%.10lf\n",ar[i]);
}
return 0;
}

还是太弱只能做一些简单的题目。。。加油!!!

转载于:https://www.cnblogs.com/E-star/archive/2012/03/28/2422059.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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