(HDU - 3400)Line belt

该问题描述了一个在二维平面上从点A到点D的路径规划,点A和点B、点C和点D分别是两个线形传送带的端点。物体在传送带AB上的速度为P,CD上的速度为Q,其他区域速度为R。目标是找到从A到D的最短时间。解决方案涉及到在传送带之间找到转折点以最小化总旅行时间。

(HDU - 3400)Line belt

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 4640 Accepted Submission(s): 1796

Problem Description

In a two-dimensional plane there are two line belts, there are two segments AB and CD, lxhgww’s speed on AB is P and on CD is Q, he can move with the speed R on other area on the plane.
How long must he take to travel from A to D?

Input

The first line is the case number T.
For each case, there are three lines.
The first line, four integers, the coordinates of A and B: Ax Ay Bx By.
The second line , four integers, the coordinates of C and D:Cx Cy Dx Dy.
The third line, three integers, P Q R.
0<= Ax,Ay,Bx,By,Cx,Cy,Dx,Dy<=1000
1<=P,Q,R<=10

Output

The minimum time to travel from A to D, round to two decimals.

Sample Input

1
0 0 0 100
100 0 100 100
2 2 1

Sample Output

136.60

题目大意:二维平面上有两条传送ab,cd,物体在传送带ab上的速度是p,在传送带cd上的速度是q,在其他地方的速度是r,问物体从a到d所需的时间最小是多少。

思路:最小的时间必然是在ab上走一段,cd上走一段,ab,cd之间走一段,设ab上的转折点为m,cd上的转折点为n,则时间t=am/p+mn/r+nd/q。假设m点确定,那么在cd之间三分即可求出点n使mn/r+nd/q最小,再在ab之间三分求整体时间最小,即三分嵌套

这里写图片描述

#include<cstdio>
#include<cmath>
using namespace std;

const double eps=1e-8;
double p,q,r;

struct node
{
    double x,y;
};

double dis(node a,node b)
{
    return sqrt((a.x-b.x)*(a.x-b.x)+(a.y-b.y)*(a.y-b.y));
}

node getmid(node a,node b)
{
    node c;
    c.x=(a.x+b.x)/2.0;
    c.y=(a.y+b.y)/2.0;
    return c;
}

double ts2(node m,node c,node d)//确定m在c,d之间ternary_search(三分)
{
    node lo=c,hi=d,mid,midmid;
    double t1=0,t2=1;//给t1,t2赋初值是为了防止刚开始t1,t2就很接近而不进行while循环 
    while(fabs(t1-t2)>eps)
    {
        mid=getmid(lo,hi);
        midmid=getmid(mid,hi);
        t1=dis(m,mid)/r+dis(mid,d)/q;
        t2=dis(m,midmid)/r+dis(midmid,d)/q;
        if(t1<t2) hi=midmid;
        else lo=mid; 
    } 
    return t1;
} 

double ts1(node a,node b,node c,node d)//再a,b之间整体三分 
{
    node lo=a,hi=b,mid,midmid;
    double t1=0,t2=1;
    while(fabs(t1-t2)>eps)
    {
        mid=getmid(lo,hi);
        midmid=getmid(mid,hi);
        t1=dis(a,mid)/p+ts2(mid,c,d);
        t2=dis(a,midmid)/p+ts2(midmid,c,d);
        if(t1<t2) hi=midmid;
        else lo=mid;
    }
    return t1;
}

int main()
{
    int T;
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        node a,b,c,d;
        scanf("%lf%lf%lf%lf",&a.x,&a.y,&b.x,&b.y);
        scanf("%lf%lf%lf%lf",&c.x,&c.y,&d.x,&d.y);
        scanf("%lf%lf%lf",&p,&q,&r);
        printf("%.2f\n",ts1(a,b,c,d));
    }
    return 0;
}
### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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