题面传送门

解决思路

本题数据范围较小,可以使用模拟退火算法(随机化)。

顾名思义,模拟退火就是一个类似于降温的过程。先设置一个较大的初温,每次随机改变状态,若使答案更优,则采取更优答案,否则根据其与当前最优答案的差值,一定概率保留这个较不优的答案。这时为了防止答案陷入局部最优的情况:

比如下图,陷入局部最优解 \(1\) 的状态后,需要一定的概率跳出来(蓝色虚线),到 \(2\) 处寻找全局最优解。

关于跳出的概率,遵循 『 \(\text{Metropolis}\) 接受准则 』:

设 \(delta=\) 之前最优答案 \(-\) 当前答案,\(T\) 为当前温度。

若 \(p=exp({delta}\div{T})\) 大于 \(\lbrack\ 0,1 )\) 区间的随机数,则仍接受当前状态。

注:\(exp(x)\) 函数:求 \(e\) 的 \(x\) 次方的函数。\(e\) 是一个常数,等于 \(2.718281828…\)

至于为什么,有兴趣可以自己搜索,我们暂且认为这是一种很好的更新方式。


那么再看本题,我们就可以用模拟退火的方法不断随机“费马点”的坐标,得到最优解。

说一下退火的一些基本套路:

  • 初温一般设为 \(1000\sim3000\),每次降温的系数一般在 \(0.95\sim0.9975\) 之间,温度下限一般取 \(1e-15\)。可根据数据范围需要和时限做调整。

  • 除非你是究极无敌大欧皇,在时间允许情况下,一般建议退火 \(5\sim10\) 次取最优解。

  • 对空间类问题,初始的 \(ans\) 一般设为所有点横、纵坐标的平均值。每次调整方法(以横坐标为例):\(new_x=ans_x+(rand()\times2-\texttt{RAND\_MAX})\times t\),其中 \(ans_x\) 为之前最优横坐标,\(rand()\times2-\texttt{RAND\_MAX}\) 可以取到 \(-\texttt{RAND\_MAX}\sim \texttt{RAND\_MAX}\) 之间的随机数。乘 \(t\) (当前温度)是为了控制调整幅度。

对于本题,可知 \(ans_x<=max_x\),\(ans_y<=max_y\),为了防止刚开始的几次随机到较大的无用结果,我们可以将 \(new_x\) 取模 \(max_x\),\(new_y\) 取模 \(max_y\),用 \(fmod()\) 函数即可。

根据笔者试验,在 初温 \(=1000\),降温系数 \(=0.975\),退火 \(5\) 次的情况下可以 \(0\ \text{ms}\) 通过本题。

还有,虽然答案要求保留整数,但直接用 \(\text{int}\) 会导致精度丢失。所以都用 \(\text{double}\),输出答案时四舍五入\((int)(ans+0.5)\) 即可。

最后,注意多测的清空与额外换行!

AC Code:

#include<bits/stdc++.h>
#define IOS ios::sync_with_stdio(false)
#define TIE cin.tie(0),cout.tie(0)
#define db double
using namespace std;
db n,ansx,ansy;
db x[105],y[105],ans,mxx,mxy;
int tt,T,ANS;
db dis(db x1,db y1,db x2,db y2){
db d1=(x1-x2),d2=(y1-y2);
return sqrt(d1*d1+d2*d2);
}
db calc(db xx,db yy){
db sum=0;
for(int i=1;i<=n;i++) sum+=dis(xx,yy,x[i],y[i]);
return sum;
}
void sa(){
db t=1000,dw=0.975;
while(t>1e-15){
db tx=fmod(ansx+(rand()*2.0-(db)RAND_MAX)*t,mxx);
db ty=fmod(ansy+(rand()*2.0-(db)RAND_MAX)*t,mxy);
db m=calc(tx,ty);
db delta=ans-m;
if(delta>0) ans=m,ansx=tx,ansy=ty;
else if((db)rand()<(db)RAND_MAX*(db)exp(delta/t)) ansx=tx,ansy=ty;
t*=dw;
}
}
void solve(){
cin>>n;
ansx=0,ansy=0;
for(int i=1;i<=n;i++){
cin>>x[i]>>y[i];
mxx=max(mxx,x[i]),mxy=max(mxy,y[i]);
ansx+=x[i],ansy+=y[i];
}
ansx/=n,ansy/=n;
ans=calc(ansx,ansy);
tt=5;
while(tt--) sa();
cout<<(int)(ans+0.5)<<endl;
if(T) cout<<endl;
}
int main(){
IOS;TIE;
srand(time(NULL));
cin>>T;
while(T--) solve();
return 0;
}

【题解】UVA10228 A Star not a Tree?的更多相关文章

  1. UVA10228 A Star not a Tree?

    [返回模拟退火略解] 题目描述 一平面上有 nnn 个点 {Ai}\{A_i\}{Ai​},求一个点 XXX 使得σ=∑i=1ndis(Ai,X)\sigma=\sum_{i=1}^{n}{dis(A ...

  2. [模拟退火][UVA10228] A Star not a Tree?

    好的,在h^ovny的安利下做了此题 模拟退火中的大水题,想当年联赛的时候都差点打了退火,正解貌似是三分套三分,我记得上一道三分套三分的题我就是退火水过去的... 貌似B班在讲退火这个大玄学... 这 ...

  3. POJ 2420 A Star not a Tree? 爬山算法

    B - A Star not a Tree? Time Limit: 20 Sec Memory Limit: 256 MB 题目连接 http://acm.hust.edu.cn/vjudge/co ...

  4. pojA Star not a Tree?

    题目链接 pojA Star not a Tree? 题解 啊,模拟退火是个好东西 模拟退火即可 代码 #include<cmath> #include<cstdio> #in ...

  5. POJ 2420:A Star not a Tree?

    原文链接:https://www.dreamwings.cn/poj2420/2838.html A Star not a Tree? Time Limit: 1000MS   Memory Limi ...

  6. [POJ 2420] A Star not a Tree?

    A Star not a Tree? Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 4058   Accepted: 200 ...

  7. POJ 2420 A Star not a Tree? (计算几何-费马点)

    A Star not a Tree? Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 3435   Accepted: 172 ...

  8. uva 10228 - Star not a Tree?(模拟退火)

    题目链接:uva 10228 - Star not a Tree? 题目大意:给定若干个点,求费马点(距离全部点的距离和最小的点) 解题思路:模拟退火算法,每次向周围尝试性的移动步长,假设发现更长处, ...

  9. 模拟退火算法A Star not a Tree?(poj2420)

    http://write.blog.csdn.net/postedit A Star not a Tree? Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Tot ...

随机推荐

  1. token总结

    token 总结 1. token 和SessionID 的区别 Token机制相对于Cookie机制又有什么好处呢? 支持跨域访问: Cookie是不允许垮域访问的,这一点对Token机制是不存在的 ...

  2. ASP.NET MVC 对于视图引擎的优化

    我经常使用asp.net MVC框架来做网站.总的来说,MVC框架是一个非常优秀的框架.相对于曾经的web form模式,我个人感觉分工更加合理思路也更加清晰,但是交给开发人员的工作也相对变多了. 当 ...

  3. 《网页设计基础——CSS的四种引入方式详解》

    网页设计基础--CSS的四种引入方式详解     一.行内式:   规则: 1. 行内式是所有样式方法中最为直接的一种,它直接对HTML的标记使用style属性,然后将CSS代码直接写在其中.   格 ...

  4. Java中关键的知识点

    JVM,运行是内存模型 Java 反射 Java 注解 函数式接口 lambda表达式/流式计算 动态代理

  5. 第六章:Django 综合篇 - 19:部署 Django

    补充说明:关于项目部署,历来是开发和运维人员的痛点.造成部署困难的主要原因之一是大家的Linux环境不同,这包括发行版.解释器.插件.运行库.配置.版本级别等等太多太多的细节.因此,一个成功的部署案例 ...

  6. filebeat测试output连通性

    在默认的情况下,直接运行filebeat的话,它选择的默认的配置文件是当前目录下的filebeat.yml文件. filebeat.yml文件内容 filebeat.inputs: - type: l ...

  7. Docker 查看容器映射路径

    使用以下命令:container_name 是容器的名字,也可以写容器的ID. docker inspect container_name | grep Mounts -A 20 docker ins ...

  8. Opengl ES之纹理贴图

    纹理可以理解为一个二维数组,它可以存储大量的数据,这些数据可以发送到着色器上.一般情况下我们所说的纹理是表示一副2D图,此时纹理存储的数据就是这个图的像素数据. 所谓的纹理贴图,就是使用Opengl将 ...

  9. 努力一周,开源一个超好用的接口Mock工具——Msw-Tools

    作为一名前端开发,是不是总有这样的体验:基础功能逻辑和页面UI开发很快速,本来可以提前完成,但是接口数据联调很费劲,耗时又耗力,有时为了保证进度还不得不加加班. 为了摆脱这种痛苦,经过一周的努力,从零 ...

  10. PAT (Basic Level) Practice 1003 我要通过!分数 20

    "答案正确"是自动判题系统给出的最令人欢喜的回复.本题属于 PAT 的"答案正确"大派送 -- 只要读入的字符串满足下列条件,系统就输出"答案正确&q ...