poj 1064 Cable master

本文介绍了一种使用二分查找算法解决如何从N条电缆中切割出K段相同长度L的问题的方法,并通过递归实现,确保了精度的同时提高了效率。

   给出N条电缆,要求切出K段长度均为L 的电缆,要求L的最大值。可用二分法解决。一开始是用浮点数和下界函数来处理数据的,后来觉得在精度的控制上可能会出一些问题。受到同学的启发后,决定对每条电缆长 X 100作整数处理。代码使用递归实现。其中有一个需要注意的地方 : 针对笔者的代码,当mid = 0 的时候,只有一种情况:low = 1 , high = 0 这是其中一个没有解的出口,而这种情况在递归开始的第一条语句( low > high ) 时就被过滤掉了。所以不用担心后面会因为除零而RE。

   

   codes:

#include <stdio.h>
#include <math.h>
 
int N,K,a[10001];
int total, bigg;
int solve(int low , int high ) {
   if ( low > high )
      return high;
   int cnt = 0 , mid = (low+high)/2;
   for ( int i = 1 ; i <= N ; i ++ )
      cnt += a[i]/mid;
   if ( cnt < K )
      return solve(low,mid-1);
   else
      return solve(mid+1,high);
}
 
int main() {
   scanf("%d%d",&N,&K);
   total = bigg = 0;
   double v;
   for ( int i = 1 ; i <= N ; i ++ )
   {
      scanf("%lf",&v);
      a[i] = int(v*100.0);
      bigg = bigg < a[i] ? a[i] : bigg;
      total += a[i];
   }
   printf("%.2f\n",solve(1,bigg)/100.0);
   return 0;
}


基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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