CF1280E Kirchhoff's Current Loss
题意
做法
考虑一个子电路图\(G\),设得到有效电阻为\(x\),费用为\(f_G(x)\),通过归纳易得\(f_G(x)\)是关于\(x\)的一个一次函数,即\(f_G(x)=k_Gx\)
考虑电路图\(G\)的若干个子电路图\(G_1,G_2,...,G_n\)
- 串联:设子电路图的系数分别为\(k_{G_1}\le k_{G_2}\le ...\le k_{G_n}\),之间把\(x\)传到\(G_1\)就行了
故\(k_G=k_{G_1}\) - 并联:有\(\frac{1}{x}=\sum\limits_{i=1}^n \frac{1}{x_i}\)
我们用柯西不等式来求\(k_G\):
\(f_G(x)=x(\sum\limits_{i=1}^n \frac{1}{x_i} )(\sum\limits_{i=1}^n k_{G_i}x_i)\ge x(\sum\limits_{i=1}^n \sqrt \frac{1}{x_i}\sqrt {k_{G_i}x_i})^2=x(\sum\limits_{i=1}^n \sqrt {k_{G_i}})^2\)
故\(k_{G_i}=(\sum\limits_{i=1}^n \sqrt {k_{G_i}})^2\)
根据柯西不等式,取等号的充要条件是:存在\(\lambda\in\mathbb{R},\sqrt {k_{G_i}x_i}=\frac{\lambda}{\sqrt{x_i}}\)
为了递推到\(x_i\),我们需要不用到\(x_i\)得到\(\lambda\):
\(\frac{1}{x_i}=\frac{\sqrt{k_{G_i}}}{\lambda},\sum\limits_{i=1}^n \frac{1}{x_i}=\frac{\sum\limits_{i=1}^n \sqrt{k_{G_i}}}{\lambda},x\sum\limits_{i=1}^n \frac{1}{x_i}=x\frac{\sum\limits_{i=1}^n \sqrt{k_{G_i}}}{\lambda},1=x\frac{\sum\limits_{i=1}^n \sqrt{k_{G_i}}}{\lambda}\)
故\(\lambda=x\sum\limits_{i=1}^n \sqrt{k_{G_i}}\)
当然目前为止我们都是用实数递推的,但递推底层(单电阻)为\(k=1\),根据归纳容易推得上述根号下的开完根号都为整数
所以不需要考虑实数
CF1280E Kirchhoff's Current Loss的更多相关文章
- Codeforces Round #607 (Div. 1) Solution
从这里开始 比赛目录 我又不太会 div 1 A? 我菜爆了... Problem A Cut and Paste 暴力模拟一下. Code #include <bits/stdc++.h> ...
- (转)Image Segmentation with Tensorflow using CNNs and Conditional Random Fields
Daniil's blog Machine Learning and Computer Vision artisan. About/ Blog/ Image Segmentation with Ten ...
- Theano3.2-练习之数据集及目标函数介绍
来自http://deeplearning.net/tutorial/gettingstarted.html#gettingstarted 一.下载 在后续的每个学习算法上,都需要下载对应的文档,如果 ...
- [另开新坑] 算导v3 #26 最大流 翻译
26 最大流 就像我们可以对一个路网构建一个有向图求最短路一样,我们也可以将一个有向图看成是一个"流量网络(flow network)",用它来回答关于流的问题. Just as ...
- (原)torch的训练过程
转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221622.html 参考网址: http://ju.outofmemory.cn/entry/284 ...
- (原)Ubuntu16中安装cuda toolkit
转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5655957.html 参考网址: https://devtalk.nvidia.com/default ...
- 利用python深度学习算法来绘图
可以画画啊!可以画画啊!可以画画啊! 对,有趣的事情需要讲三遍. 事情是这样的,通过python的深度学习算法包去训练计算机模仿世界名画的风格,然后应用到另一幅画中,不多说直接上图! 这个是世界名画& ...
- keras04 GAN simple
reference: GAN 讲解 https://blog.csdn.net/u010900574/article/details/53427544 命令行解析 https://blog.csdn. ...
- Revisiting Network Support for RDMA
重新审视RDMA的网络支持 本文为SIGCOMM 2018会议论文. 笔者翻译了该论文.由于时间仓促,且笔者英文能力有限,错误之处在所难免:欢迎读者批评指正. 本文及翻译版本仅用于学习使用.如果有任何 ...
随机推荐
- 什么是JWT以及具体应用
jwt理论阮大神已经解释的很到位了 http://www.ruanyifeng.com/blog/2018/07/json_web_token-tutorial.html jwt官网收录了多种实现库, ...
- LwIP的udp学习笔记
* Bind an UDP PCB. * * @param pcb UDP PCB to be bound with a local address ipaddr and port. * @param ...
- Java8尽管很香,你想过升级到Java11吗?会踩那些坑?
目前最新JDK 11,Oracle会一直维护到2026年. Java11的新特性 1.更新支持到Unicode 10编码 Unicode 10(version 10.0 of the Unicode ...
- 杭电-------2042不容易系列之二(C语言写)
/* 根据题意,知道了最终只剩下了3只羊,应该是从最后一步向前推算,但是因为题意的测试布置一个 可以从只有一个收费站算起,知道本次需要就算的收费站,这样之后有小于此数目的可以直接输出, 大于此数目的也 ...
- JMeter接口测试-提取动态列表最后一个值的两种方法
前言 在用JMeter做接口测试时,我们经常会遇到,一个接口返回一个json串,在这个json串中,某个节点的值是一个列表,而且这个列表的长度是动态变化的.今天我们来学习两种提取动态列表最后一个值的两 ...
- echarts 的 formatter用法
前言:formatter格式化方法.使用formatter调用自定义的数据,把内容通过处理让变成我们想要的样子. 比如,echarts数据显示是这样的(bug:部分内容被隐藏掉了,显示太长,不美观) ...
- Executor 任务执行器
Executor: 是一个接口 用于执行提交的任务 解耦任务提交和执行(线程的创建及调度) Executor的实现可以根据实际需求延展不同的逻辑:1. 对于提交的任务同步或者异步执行,如下同步执行: ...
- OpenResty + ngx_lua_waf使用
本篇介绍在CentOS7.6上安装.测试使用ngx_lua_waf + openresty. Preface # yum install epel-release -y # yum group ins ...
- Git安装与配置,以及pycharm提交代码到github
1.下载git,安装 下载好后直接下一步到底,安装成功(选择组件页面,可以勾选上控制台窗口字体选项,如下图) 2.配置Git信息 1.打开窗口中,输入:git --version 查看已安装的git版 ...
- C#的委托案例
C#实现(Delegate)的委托就不多说了,直接上代码,看代码中的注释: namespace Delegate { delegate void DGSayiHi(string name);//声明委 ...