洛谷 P1033 自由落体 数学

本文解析洛谷P1033自由落体问题,通过计算小球与车的位置关系判断是否能接住小球,并考虑精度误差的影响。使用C++实现算法。

洛谷 P1033 自由落体 数学 
这道题 数学题
如果 小球 到车上表面的高度 时车右端在球右边
且 小球到车下表面时高度时 车左端在求左边时 就说明 球能被车接到 
然后注意一下精度误差然后就应该行了

 

 1 #include <cstdio>
 2 #include <cmath>
 3 #include <cstdlib>
 4 #include <cstring>
 5 #include <string>
 6 #include <algorithm>
 7 #include <iomanip>
 8 #include <iostream>
 9 using namespace std ;
10 
11 double h,s1,v,l,k,n ;
12 int ans ;
13 
14 int main() 
15 {
16     scanf("%lf%lf%lf%lf%lf%lf",&h,&s1,&v,&l,&k,&n) ; 17 for(int i=0;i<=n-1;i++) 18 if( i<= s1-sqrt((h-k)/5)*v+l+0.0001&& i>=s1 - sqrt(h/5)*v -0.0001 ) ++ans ; 19 printf("%d\n",ans) ; 20 21 return 0 ; 22 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/third2333/p/6829657.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)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、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础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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