Luogu2455 [SDOI2006]线性方程组 (高斯消元)
模板特殊情况没exit(0) $\longrightarrow$60 了一下午
//#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#define R(a,b,c) for(register int a = (b); a <= (c); ++ a)
#define nR(a,b,c) for(register int a = (b); a >= (c); -- a)
#define Max(a,b) ((a) > (b) ? (a) : (b))
#define Min(a,b) ((a) < (b) ? (a) : (b))
#define Fill(a,b) memset(a, b, sizeof(a))
#define Abs(a) ((a) < 0 ? -(a) : (a))
#define Swap(a,b) a^=b^=a^=b
#define ll long long
#define ON_DEBUG
#ifdef ON_DEBUG
#define D_e_Line printf("\n\n----------\n\n")
#define D_e(x) cout << #x << " = " << x << endl
#define Pause() system("pause")
#define FileOpen() freopen("in.txt","r",stdin);
#else
#define D_e_Line ;
#define D_e(x) ;
#define Pause() ;
#define FileOpen() ;
#endif
struct ios{
template<typename ATP>ios& operator >> (ATP &x){
x = 0; int f = 1; char c;
for(c = getchar(); c < '0' || c > '9'; c = getchar()) if(c == '-') f = -1;
while(c >= '0' && c <= '9') x = x * 10 + (c ^ '0'), c = getchar();
x*= f;
return *this;
}
}io;
using namespace std;
const int N = 107;
const double eps = 1e-8;
int n;
double a[N][N], ans[N];
inline double fabs(double a){
return a < 0 ? -a : a;
}
inline void Gauss(){
R(i,1,n){
int r = i;
R(j,i + 1,n)
if(fabs(a[j][i]) > fabs(a[r][i]))
r = j;
if(i != r) swap(a[i], a[r]);
if(fabs(a[i][i]) > eps){
R(j,1,n){
if(i == j) continue;
double s = a[j][i] / a[i][i];
R(k,1,n + 1)
a[j][k] -= s * a[i][k];
}
}
}
int flagNo = 0, flagInf = 0;
R(i,1,n){
int tot = 0;
R(j,1,n + 1){
if(fabs(a[i][j]) < eps)
++tot;
else
break;
}
if(tot == n + 1) flagInf = 1;
else if(tot == n && fabs(a[i][n + 1]) > eps) flagNo = 1;
}
if(flagNo == 1){ printf("-1"); exit(0);}
if(flagInf == 1){ printf("0"); exit(0);}
nR(i,n,1){
ans[i] = a[i][n + 1] / a[i][i];
nR(j,i - 1,1){
a[j][n + 1] -= a[j][i] * ans[i];
}
}
}
int main(){
io >> n;
R(i,1,n){
R(j,1,n + 1){
scanf("%lf", &a[i][j]);
}
}
Gauss();
R(i,1,n){
// if(fabs(ans[i]) < eps)
// printf("x%d=0\n", i);
// else
printf("x%d=%.2lf\n", i, ans[i]);
}
return 0;
}

Luogu2455 [SDOI2006]线性方程组 (高斯消元)的更多相关文章
- 洛谷P2455 [SDOI2006]线性方程组(高斯消元)
题目描述 已知n元线性一次方程组. 其中:n<=50, 系数是[b][color=red]整数<=100(有负数),bi的值都是整数且<300(有负数)(特别感谢U14968 mmq ...
- hdu 5755(高斯消元——模线性方程组模板)
PS. 看了大神的题解,发现确实可以用m个未知数的高斯消元做.因为确定了第一行的情况,之后所有行的情况都可以根据第一行推. 这样复杂度直接变成O(m*m*m) 知道了是高斯消元后,其实只要稍加处理,就 ...
- HDU.3571.N-dimensional Sphere(高斯消元 模线性方程组)
题目链接 高斯消元详解 /* $Description$ 在n维空间中给定n+1个点,求一个点使得这个点到所有点的距离都为R(R不给出).点的任一坐标|xi|<=1e17. $Solution$ ...
- POJ.2065.SETI(高斯消元 模线性方程组)
题目链接 \(Description\) 求\(A_0,A_1,A_2,\cdots,A_{n-1}\),满足 \[A_0*1^0+A_1*1^1+\ldots+A_{n-1}*1^{n-1}\equ ...
- 计算方法 -- 解线性方程组直接法(LU分解、列主元高斯消元、追赶法)
#include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstdlib> ...
- 题解【AcWing883】高斯消元解线性方程组
题面 高斯消元模板题. 这里直接讲述一下高斯消元的算法流程: 枚举每一列 \(c\): 找到第 \(c\) 列绝对值最大的一行: 将这一行换到最上面: 将该行的第一个数变成 \(1\): 将下面所有行 ...
- *POJ 1222 高斯消元
EXTENDED LIGHTS OUT Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K Total Submissions: 9612 Accepted: 62 ...
- BZOJ-1013 球形空间产生器sphere 高斯消元+数论推公式
1013: [JSOI2008]球形空间产生器sphere Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 162 MB Submit: 3662 Solved: 1910 [Subm ...
- hihocoder 1196 高斯消元.二
传送门 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 在上一回中,小Hi和小Ho趁着便利店打折,买了一大堆零食.当他们结账后,看到便利店门口还有其他的活动. 店主:买了 ...
- ZOJ 3645 BiliBili(高斯消元)
Shirai Kuroko is a Senior One student. Almost everyone in Academy City have super powers, and Kuroko ...
随机推荐
- axios的请求参数格式(get、post、put、delete)
1.get请求方式: axios.get(url[, config]) // [字符拼接型]axios.get(url?id=123&status=0') // 等同于 axios.get(u ...
- [CSP-S 2019 Day2]Emiya家今天的饭
思路: 这种题目就考我们首先想到一个性质.这题其实容易想到:超限的菜最多只有一个,再加上这题有容斥那味,就枚举超限的菜然后dp就做完了. 推式子能力还是不行,要看题解. 式子还需要一个优化,就是废除冗 ...
- SQL如何用表A更新表B
文章标题很短,因为问题的描述过于具体,标题就会显得过长. 这个问题更为准确地描述应该是这样:表结构雷同或者有相似字段的两张表A和B,如何用A表的字段数据去更新B表字段的数据? 操作方法: 1 upda ...
- DAST 黑盒漏洞扫描器 第二篇:规则篇
0X01 前言 怎么衡量一个扫描器的好坏,扫描覆盖率高.扫描快.扫描过程安全 而最直接的效果就是扫描覆盖率高(扫的全) 怎么扫描全面,1 流量全面 2 规则漏报低 流量方面上篇已经讲过,这篇主要讲扫描 ...
- PyTorch DataSet Normalization torchvision.transforms.Normalize()
特征缩放, 在这种情况下,我们不仅仅考虑是一个值的数据集,我们考虑的是具有多个特征和相关的值的样本或元素的数据集. 假如正在处理一个人的数据集, 归一化数据集有许多不同的 ...
- 名校AI课推荐 | UC Berkeley《人工智能导论》
深度学习具备强感知能力但缺乏一定的决策能力,强化学习具备决策能力但对感知问题束手无策,因此将两者结合起来可以达到优势互补的效果,为复杂系统的感知决策问题提供了解决思路. 今天我们推荐这样一门课程--U ...
- 安装@parcel/transformer-image注意的问题
安装前配置 npm config get cache 键入以上命令即可找到npm缓存路径,然后找到路径下的_libvips文件夹. 一般需要以下两个文件,这里以win环境为例.把文件放到_libvip ...
- 基于Vite+React构建在线Excel
Vite是随着Vue3一起发布的一款新型前端构建工具,能够显著的提升前端开发体验,它主要由两部分组成: (1)一个开发服务器,它基于**原生ES模块提供了丰富的内建功能,如速度快到惊人的 模块热更新( ...
- Spring Data JPA系列4——Spring声明式数事务处理与多数据源支持
大家好,又见面了. 到这里呢,已经是本SpringData JPA系列文档的第四篇了,先来回顾下前面三篇: 在第1篇<Spring Data JPA系列1:JDBC.ORM.JPA.Spring ...
- 交警也觉得妙——Python 识别车牌
车牌识别在高速公路中有着广泛的应用,比如我们常见的电子收费(ETC)系统和交通违章车辆的检测,除此之外像小区或地下 车库门禁也会用到,基本上凡是需要对车辆进行身份检测的地方都会用到. 一些背景: 车牌 ...