分享一道类似于二分法的题

 

内部收益率

在金融中,我们有时会用内部收益率IRR来评价项目的投资财务效益,它等于使得投资净现值NPV等于0的贴现率。换句话说,给定项目的期数T初始现金流CF0和项目各期的现金流CF1CF2, ...CFTIRR是下面方程的解

为了简单起见,本题假定:除了项目启动时有一笔投入(即初始现金流CF0 < 0)之外,其余各期均能赚钱(即对于所有i=1,2,...,TCFi > 0。根据定义,IRR可以是负数,但不能大于-1

输入

输入文件最多包含25组测试数据,每个数据占两行,第一行包含一个正整数T1<=T<=10),表示项目的期数。第二行包含T+1个整数:CF0CF1CF2, ..., CFT,其中CF0 < 0, 0 < CFi < 10000 (i=1,2,...,T)T=0表示输入结束,你的程序不应当处理这一行。

输出

对于每组数据,输出仅一行,即项目的IRR,四舍五入保留小数点后两位。如果IRR不存在,输出"No",如果有多个不同IRR满足条件,输出"Too many"(均不含引号)

样例输入

样例输出

1

-1 2

2

-8 6 9

0

1.00

0.50

 


#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <iomanip>
using namespace std;
int main()
{
    freopen("in.txt","r",stdin);
    int n;
    int cf[20];
    while(cin>>n&&n!=0)
    {
        for(int i=0;i<=n;i++)cin>>cf[i];
        double l=-1.0,r=1e6,m;
        for(int i=0;i<100;i++)
        {
            m=l+(r-l)/2;
            double f=1.0,s=0;
            for(int j=1;j<=n;j++)
            {
                f/=(1+m);
                s+=cf[j]*f;
            }
            if(s<-cf[0])r=m;
            else l=m;
        }
        cout<<setiosflags(ios::fixed)<<setprecision(2)<<m<<endl;
    }
    return 0;
}


转载于:https://my.oschina.net/MrHou/blog/166894

### 关于二分法的练习目 #### 查找范围问 对于经典“查找范围”的问,可以采用两次二分查找来分别定位目标元素的第一个和最后一个出现的位置。这种方法的时间复杂度为 O(log n),非常适合用于处理已排序的数据集[^2]。 ```cpp // C++ 实现查找范围的例子 vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) { vector<int> result(2, -1); // 寻找第一个位置 int start = lower_bound(nums.begin(), nums.end(), target) - nums.begin(); if (start == nums.size() || nums[start] != target){ return result; } result[0] = start; // 寻找最后一个位置 int end = upper_bound(nums.begin(), nums.end(), target) - nums.begin() - 1; result[1] = end; return result; } ``` #### 跳石头问 针对特定的应用场景,“跳石头”问是通过调整二分条件实现的一种变体。此目的核心在于对可能解的空间进行二分,并验证当前中间值是否满足跳跃的要求。最终返回的结果应为 `r - 1`,因为当循环结束时,`l` 表示的是最小可行距离加一的状态,而 `r` 则指向了一个不合法的距离[^4]。 ```cpp #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int a[10010]; int main(){ int n, k; cin >> n >> k; for(int i = 0; i < n; i++){ cin >> a[i]; } int l = 0, r = 100000001; while(l < r){ int mid = (l + r) >> 1; int cnt = 0; for(int i = 0; i < n; i++){ cnt += a[i] / mid; } if(cnt >= k){ l = mid + 1; }else{ r = mid; } } cout << r - 1; return 0; } ``` #### 中介线划分策略 另一种常见的应用方式是在给定范围内寻找小于等于或大于等于某个阈值的最大/最小值。这通常涉及到先确定中介线的位置,再基于该点向两侧扩展以构建解决方案[^3]。
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