题目链接 \(Description\) 将n个村庄连成一棵树,村之间的距离为两村的欧几里得距离,村之间的花费为海拔z的差,求花费和与长度和的最小比值 \(Solution\) 二分,假设mid为可行的某一生成树的解,则应有 \((∑cost)/(∑dis) = mid\) 变形得 \(\sum(cost-mid*dis) = 0\) 取cost-mid*dis为边权,Prim求最小生成树(即尽可能满足mid) 若\(\sum(cost-mid*dis) > 0\),说明怎么也满足不了mid,m

Desert King Time Limit: 3000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 25310   Accepted: 7022 Description David the Great has just become the king of a desert country. To win the respect of his people, he decided to build channels all over his coun

题目链接:重建计划 这道题现在已经成为一道板子题了…… 这是个非常显然的0-1分数规划,可以二分答案之后树分治判定一下.注意树分治的时候如果使用单调队列,需要把所有儿子预先按最大深度排好序,否则会被扫把型的数据卡到\(n^2\log n\). 然后跑得非常慢……于是把二分答案改成了Dinkelbach迭代法.Dinkelbach迭代法就是每次用当前最优解来更新答案的界,跑得比香港记者还快 听说这玩意儿复杂度上界是\(\log\)级别的?然而我并不会证……感觉这玩意儿就是玄学啊…… 二分答案代码:

题目描述 有形如:ax3+bx2+cx+d=0 这样的一个一元三次方程.给出该方程中各项的系数(a,b,c,d 均为实数),并约定该方程存在三个不同实根(根的范围在-100至100之间),且根与根之差的绝对值>=1.要求由小到大依次在同一行输出这三个实根(根与根之间留有空格),并精确到小数点后2位. 提示:记方程f(x)=0,若存在2个数x1和x2,且x1<x2,f(x1)*f(x2)<0,则在(x1,x2)之间一定有一个根. 输入输出格式 输入格式: 一行,4个实数A,B,C,D. 输

Atitit 迭代法  "二分法"和"牛顿迭代法 attilax总结 1.1. ."二分法"和"牛顿迭代法"属于近似迭代法1 1.2. 直接法(或者称为一次解法),即一次性的快速解决问题,1 1.3. 最常见的迭代法是"二分法 牛顿法.还包括以下算法1 1.4.  二分法(dichotomie)1 1.5. 牛顿迭代法(Newton's method)又称为牛顿-拉夫逊(拉弗森)方法(Newton-Raphson method

http://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/17564957 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理 otsu法(最大类间方差法,有时也称之为大津算法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分. 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化.otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最

http://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/17564957 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理 otsu法(最大类间方差法,有时也称之为大津算法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分. 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化.otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最

1041: 迭代法求平方根 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 227  Solved: 146[Submit][Status][Web Board] Description 用迭代法求 .求平方根的迭代公式为: X[n+1]=1/2(X[n]+a/X[n]) 要求前后两次求出的得差的绝对值少于0.00001.输出保留3位小数 Input X Output X的平方根 Sample Input 4 Sample Output 2.000

图像算法:图像阈值分割 SkySeraph Dec 21st 2010  HQU Email:zgzhaobo@gmail.com    QQ:452728574 Latest Modified Date:Dec.21st 2010 HQU 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理(略) 四.程序 主程序(核心部分)  代码 1 /*===============================图像分割=====================================*/

转自利用牛顿迭代法自己写平方根函数sqrt 给定一个正数a,不用库函数求其平方根. 设其平方根为x,则有x2=a,即x2-a=0.设函数f(x)= x2-a,则可得图示红色的函数曲线.在曲线上任取一点(x0,f(x0)),其中x0≠0那么曲线上该点的切线方程为      (1-1) 求该切线与x轴的交点得      (1-2) 因为1-2式中x0作为分母,所以在之前限定了一下初始值不要选0.那么得到的这个与x轴的交点其实是最终要求得的x的一次逼近,我们再以这个x基准继续迭代就可以求得更逼近的x,

参考: 0开方 是 0 1的开方式 1 2的开方式 1.4 3.的开方=(1.4+3/1.4)/2 牛顿迭代法:学习自 http://blog.csdn.net/youwuwei2012/article/details/34075241 public class Solution { public int sqrt(int x) { if(x==0)return 0; double pre=0; double cur=1; while(Math.abs(cur-pre)>0.000001) {

问题描述 给定三次函数f(x)=ax3+bx2+cx+d的4个系数a,b,c,d,以及一个数z,请用牛顿迭代法求出函数f(x)=0在z附近的根,并给出迭代所需要次数. 牛顿迭代法的原理如下(参考下图): 设xk是方程f(x)=0的精确解x*附近的一个猜测解,过点Pk(xk,f(xk))作f(x)的切线.该切线与x轴的交点比xk更接近方程的精确解程x*. 迭代公式为:xk+1= xk - f(xk)/f '(xk),当f(x)的绝对值足够小的时候即可结束迭代. 注意:对于本题给定函数f(x),f

for()循环. 四要素: 初始条件,循环条件,状态改变,循环体. 执行过程: 初始条件--循环条件--循环体--状态改变--循环条件.... 注意:for的小括号里面分号隔开,for的小括号后不要加分号. for的嵌套. 应用:迭代法,穷举法. 一.迭代法: 有一定规律. 每次循环都是从上次运算结果中获得数据,本次运算的结果都是要为下次运算做准备. 例: 1.100以内所有数的和. 2.求阶乘 3.求年龄. 4.折纸. 5.棋盘放粮食( 自己做) 6.猴子吃桃子 7.落球问题.(自己做)一个球

for()循环. 四要素: 初始条件,循环条件,状态改变,循环体. 执行过程: 初始条件--循环条件--循环体--状态改变--循环条件.... 注意:for的小括号里面分号隔开,for的小括号后不要加分号. for的嵌套. 应用:迭代法,穷举法. 一.迭代法: 有一定规律. 每次循环都是从上次运算结果中获得数据,本次运算的结果都是要为下次运算做准备. 例: 1.100以内所有数的和. 2.求阶乘 3.求年龄. 4.折纸. 5.棋盘放粮食( 自己做) 6.猴子吃桃子 7.落球问题.(自己做)一个球

引用别人的解释: 题意:有n个村庄,村庄在不同坐标和海拔,现在要对所有村庄供水,只要两个村庄之间有一条路即可, 建造水管距离为坐标之间的欧几里德距离(好象是叫欧几里德距离吧),费用为海拔之差 现在要求方案使得费用与距离的比值最小 很显然,这个题目是要求一棵最优比率生成树, 概念 有带权图G, 对于图中每条边e[i], 都有benifit[i](收入)和cost[i](花费), 我们要求的是一棵生成树T, 它使得 ∑(benifit[i]) / ∑(cost[i]), i∈T 最大(或最小). 这

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/KirisameMarisa/p/4187637.html 题目链接:http://acm.nyist.net/JudgeOnline/problem.php?pid=914 问题描述:有N个物体,它们的利益用v[i]表示,代价用c[i]表示.现在要在这N个物体中选取K个物体,使得选出来的这K个物体的总利益除以总代价达到最大值.即取得最大值. 问题转化:构造一个x[N]的数组,表示每个数取或不取的状态,显然每一个x[i]只有两个取值:

  题目

牛顿迭代法: 设定x*是方程f(x)=0的根,选取x0作为x*的近似值,过点(x0, f(x0))做曲线f(x)=0的切线L,L的方程y=f(x0)+f'(x0)(x-x0),求出L与x轴焦点的横坐标x1=x0-f(x0)/f'(x0),称x1为x*的一次近似值,然后设置x0=x1,重复上面的过程,反复迭代,就可以得到一个比较精确的近似值. 代码实现: #include <iostream> #include <list> using namespace std; /* 定义一个l

高中好友突然问我一道这样的问题,似乎是因为他们专业要做一个计算器,其中的一道习题是要求计算器实现这样的功能. 整理一下要求:解aX + e^X = b 方程.解方程精度要求0.01,给定方程只有一解,a>0,b>0,0<X<20. 当被第一次问及这样一个问题的时候,我脑海里反映的第一个方法就是「牛顿迭代法(NewtonMethod」.然而自己算法功底太差了,从来没有真正去了解过牛顿迭代法,反正早晚都是要学的,正好便借着这个机会学习了一个. 我一直认为牛顿迭代法的效率应该是几个近似求

For循环嵌套与if嵌套相似,是在for中再套for,其结构如下: For(;;) { For(;;){} }经典题型为打印星星例: Console.Write("请输入一个奇数:"); int m = Convert.ToInt32(Console.ReadLine()); == ) { int a, i; string e = "★"; string x = "⊙"; ; i <= m; i++) { == ) { ; a <=

牛顿迭代法(Newton's Method) 简介 牛顿迭代法(简称牛顿法)由英国著名的数学家牛顿爵士最早提出.但是,这一方法在牛顿生前并未公开发表. 牛顿法的作用是使用迭代的方法来求解函数方程的根.简单地说,牛顿法就是不断求取切线的过程. 对于形如f(x)=0的方程,首先任意估算一个解x0,再把该估计值代入原方程中.由于一般不会正好选择到正确的解,所以有f(x)=a.这时计算函数在x0处的斜率,和这条斜率与x轴的交点x1. f(x)=0中精确解的意义是,当取得解的时候,函数值为零(即f(x)的