蓝桥杯练习

 

问题描述
给定圆的半径r,求圆的面积。
输入格式
输入包含一个整数r,表示圆的半径。
输出格式
输出一行,包含一个实数,四舍五入保留小数点后7位,表示圆的面积。

说明:在本题中,输入是一个整数,但是输出是一个实数。
对于实数输出的问题,请一定看清楚实数输出的要求,比如本题中要求保留小数点后7位,则你的程序必须严格的输出7位小数,输出过多或者过少的小数位数都是不行的,都会被认为错误。
实数输出的问题如果没有特别说明,舍入都是按四舍五入进行。



样例输入
4
样例输出
50.2654825
数据规模与约定
1 <= r <= 10000。
提示
本题对精度要求较高,请注意π的值应该取较精确的值。你可以使用常量来表示π,比如PI=3.14159265358979323,也可以使用数学公式来求π,比如PI=atan(1.0)*4。



[url=][/url]
1 #include<iostream> 2 #include<iomanip> 3 using namespace std; 4 5 int main(){ 6     double PI = 3.14159265358979323; 7     int r; 8     cin >> r; 9     cout << fixed << setprecision(7) << PI*r*r;10 }[url=][/url]
 

个人总结:
  题目很简单,需要注意的地方是C++中如何控制输出。
知识拓展
  C++默认浮点数输出有效位数是 6 位(若前面整数位数大于 6 位,使用科学计数法输出),而通过以下几种方式可以更改输出精度:
  1.使用 setprecision(n) 即可设置浮点数输出的有效位数(若前面整数位数大于 n 位,使用科学计数法输出)
  2.使用 setiosflags(ios::fixed) 或 fixed,表示对小数点后面数字的输出精度进行控制,所以,和 setprecision(n) 结合使用即可设置浮点数小数点后面数字的输出精度,位数不足的补零。
  以上均采用 “四舍五入” 的方法控制精度,三个控制符均包含在 std 命名空间中。

 

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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