HDU 2832-Snail’s trouble(分治)

探讨一只蜗牛在一米长的跑道上爬行的问题,跑道每分钟增加一米但蜗牛与两端的比例保持不变,求解蜗牛达到终点的时间。

Snail’s trouble

Time Limit: 20000/10000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 79 Accepted Submission(s): 54
 
Problem Description
Once upon a time, there was a poor snail. Every day, it tried very hard to crawl forward, while there was a keeper who’d like to maltreat this poor little snail. The snail was crawling on a one-meter rubber band at first, and it can move on k cm every minute. But after that, the keeper stretches the rubber band quickly, and it would be elongated one meter, during that the distances ratio between the snail and the two endpoints remain unchanged. In the next minute, little snail tried to keep moving forward again. 
“Can I finally get to the endpoint?”
The snail often asked himself such a question because he was afraid he would never succeed. Now, we hope you can tell this poor snail when he would reach the endpoint.
 
Input
Every line of the input contains an integer number k, indicating that the snail moved forward k cm every minute. (5 <= k <= 100)
 
Output
Output an integer t, indicating that the snail doesn’t get to the endpoint until t-1 minutes later, while t minutes later, it finally succeed.
 
Sample Input
10
100
 
Sample Output
12367
1
 
 
Source
2009 Multi-University Training Contest 2 - Host by TJU 
 
Recommend
gaojie
 

题意 :有一只蜗牛在一个一米长的跑道上,每分钟爬k厘米,跑道每分钟增加1米,但是蜗牛与跑道两端的比率还是不变的。求蜗牛多少时间到达终点。

设 总跑道长度为1, 第 n 分钟走过的长度为 (k/100)*(1 / n),对,没错,所以可以求解了
#include <iostream>
#include <string.h>
#include <stdio.h>
#include <algorithm>
using namespace std;
long long ans[105];
int main() {
    for (int i = 5; i <= 100; ++i) {
        double s = 100.0 / i;
        double temp = 0;
        for (int j = 1;; ++j) {
            temp += 1.0 / j;
            if (temp - s > -(1e-11)) {
                ans[i] = j;
                break;
            }
        }
    }
    int n;
    while (cin >> n) {
        cout << ans[n] << endl;
    }
}


【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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