[JSOI2004]平衡点/[BZOJ3680]吊打XXX

本文介绍了一道JSOI2004竞赛题“平衡点”的解题思路,该题涉及n个重物通过弹性绳连接,目标是找到绳结的最终平衡位置。文章详细阐述了利用模拟退火算法进行求解的过程,并提供了完整的C++源代码。

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[JSOI2004]平衡点/[BZOJ3680]吊打XXX

题目大意:

\(n(n\le10000)\)个重物,每个重物系在一条足够长的绳子上。每条绳子自上而下穿过桌面上的洞,然后系在一起。假设绳子是完全弹性的,桌子足够高,且忽略所有的摩擦。问绳结最终平衡于何处。

思路:

模拟退火。

源代码:

#include<cmath>
#include<cstdio>
#include<cctype>
#include<cstdlib>
inline int getint() {
    register char ch;
    register bool neg=false;
    while(!isdigit(ch=getchar())) neg|=ch=='-';
    register int x=ch^'0';
    while(isdigit(ch=getchar())) x=(((x<<2)+x)<<1)+(ch^'0');
    return neg?-x:x;
}
const int N=1e4+1;
int n;
double w[N];
struct Point {
    double x,y;
};
Point p[N],ans;
inline double getrd() {
    return rand()%10000/1e4;
}
inline double sqr(const double &x) {
    return x*x;
}
inline double dist(const Point &a,const Point &b) {
    return sqrt(sqr(a.x-b.x)+sqr(a.y-b.y));
}
inline double calc(const Point &q) {
    double ret=0;
    for(register int i=1;i<=n;i++) {
        ret+=dist(p[i],q)*w[i];
    }
    return ret;
}
inline void sa(double T) {
    Point q=ans;
    for(;T>0.001;T*=0.98) {
        const Point p=(Point){q.x+(getrd()*2-1)*T,q.y+(getrd()*2-1)*T};
        const double d=calc(q)-calc(p);
        if(calc(ans)-calc(p)>0) ans=p;
        if(d>0||exp(d/T)>getrd()) q=p;
    }
    for(register int i=1;i<=1000;i++) {
        const Point p=(Point){ans.x+(getrd()*2-1)*T,ans.y+(getrd()*2-1)*T};
        if(calc(ans)-calc(p)>0) ans=p;
    }
}
int main() {
    srand(19260817);
    n=getint();
    for(register int i=1;i<=n;i++) {
        p[i].x=getint();
        p[i].y=getint();
        w[i]=getint();
        ans.x+=p[i].x;
        ans.y+=p[i].y;
    }
    ans.x/=n;
    ans.y/=n;
    sa(1e5);
    printf("%.3f %.3f\n",ans.x,ans.y);
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/skylee03/p/9722560.html

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 HttpServletRequestWrapper 是 Java Servlet API 中的一个工具类,位于 javax.servlet.http 包中,用于对 HttpServletRequest 对象进行封装,从而在 Web 应用中实现对 HTTP 请求的拦截、修改或增强等功能。通过继承该类并覆盖相关方法,开发者可以轻松地自定义请求处理逻辑,例如修改请求参数、添加请求头、记录日志等。 参数过滤:在请求到达处理器之前,可以对请求参数进行检查或修改,例如去除 URL 编码、过滤敏感信息或进行安全检查。 请求头操作:可以修改或添加请求头,比如设置自定义的 Content-Type 或添加认证信息。 请求属性扩展:在原始请求的基础上添加自定义属性,供后续处理使用。 日志记录:在处理请求前记录请求信息,如 URL、参数、请求头等,便于调试和监控。 跨域支持:通过添加 CORS 相关的响应头,允许来自不同源的请求。 HttpServletRequestWrapper 通过继承 HttpServletRequest 接口并重写其方法来实现功能。开发者可以在重写的方法中添加自定义逻辑,例如在获取参数时进行过滤,或在读取请求体时进行解密。当调用这些方法时,实际上是调用了包装器中的方法,从而实现了对原始请求的修改或增强。 以下是一个简单的示例,展示如何创建一个用于过滤请求参数的包装器: 在 doFilter 方法中,可以使用 CustomRequestWrapper 包装原始请求: 这样,每当调用 getParameterValues 方法时,都会先经过自定义的过滤逻辑。 HttpServletRequestWrapper 是 Java Web 开发中一个强大的工具,它提供了灵活的扩展性,允许开发者
### JSOI 星球大战 相关题目及解法 #### 题目背景 很久以前,在一个遥远的星系,一个黑暗的帝国靠着它的超级武器统治着整个星系。反抗军正在计划一次大规模的反攻行动[^2]。 #### 题目描述 给定一张图表示星系中的行星及其连接关系,每颗行星可以看作是一个节点,而边则代表两颗行星之间的通信通道。初始时所有行星都是连通的。然而,随着时间推移,某些行星可能被摧毁,从而影响到整体网络的连通性。每次询问需要返回当前还剩下多少个连通分量。 该问题的核心在于动态维护图的连通性变化情况,并快速响应查询操作。 --- #### 解决方案概述 此问题可以通过 **并查集 (Disjoint Set Union, DSU)** 数据结构来高效解决。以下是具体实现方法: 1. 并查集是一种用于处理不相交集合的数据结构,支持两种主要操作: - `find(x)`:找到元素 $x$ 所属集合的根节点。 - `union(x, y)`:将两个不同集合合并成一个新的集合。 这些操作的时间复杂度接近常数级别(通过路径压缩优化后为 $\alpha(n)$),其中 $\alpha(n)$ 是阿克曼函数的逆函数。 2. 对于本题而言,由于是倒序模拟行星毁灭的过程,因此可以从最终状态向前回溯重建历史记录。即先假设所有的行星都被摧毁了,再逐步恢复它们的存在状态。 3. 使用数组存储每个时间点上的事件顺序,按照输入数据给出的销毁次序依次执行相应的动作即可完成任务需求。 --- #### 实现细节 下面提供了一个基于 Python 的解决方案框架: ```python class UnionFind: def __init__(self, n): self.parent = list(range(n)) self.rank = [0] * n def find(self, x): if self.parent[x] != x: self.parent[x] = self.find(self.parent[x]) # 路径压缩 return self.parent[x] def union_set(self, x, y): xr = self.find(x) yr = self.find(y) if xr == yr: return False if self.rank[xr] < self.rank[yr]: self.parent[xr] = yr elif self.rank[xr] > self.rank[yr]: self.parent[yr] = xr else: self.parent[yr] = xr self.rank[xr] += 1 return True def main(): import sys input = sys.stdin.read data = input().split() N, M = int(data[0]), int(data[1]) edges = [] for i in range(M): u, v = map(int, data[i*2+2:i*2+4]) edges.append((u-1, v-1)) # Convert to zero-based index destroyed_order = list(map(lambda x:int(x)-1, data[M*2+2:M*2+N+2])) queries = [] uf = UnionFind(N) current_components = N result = [] # Preprocess the reverse order of destructions. active_edges = set(edges) edge_map = {tuple(sorted(edge)): idx for idx, edge in enumerate(edges)} status = [True]*M for planet in reversed(destroyed_order): initial_state = current_components connected_to_planet = [ e for e in active_edges if planet in e and all(status[edge_map[tuple(sorted(e))]] for e in active_edges)] for a, b in connected_to_planet: if uf.union_set(a, b): current_components -= 1 result.append(current_components) queries.insert(0, str(initial_state)) print("\n".join(reversed(result))) if __name__ == "__main__": main() ``` 上述代码定义了一个简单的并查集类以及主程序逻辑部分。它读取标准输入流中的数据,构建所需的邻接表形式表达图的关系矩阵;接着依据指定好的破坏序列逐一还原各阶段下的实际状况直至结束为止。 --- #### 性能分析 对于最大规模测试案例来说 ($N=10^5$, $M=4 \times 10^5$),这种方法能够很好地满足性能要求。因为每一次联合操作几乎都可以视为 O(α(N)) 时间消耗,所以总体运行效率非常高。 ---
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