正解是正交分解,然而我是当成模拟退火的入门题来写的
因为我脸黑,交了17次才过...
模拟退火过程:
初始温度定为一个较大的数
随机跳一段距离和方向,计算程度情况,如果比较稳定就选择它
不然就以一概率选择(跟温度和稳定程度差有关)
然后降低温度,重复上述过程
直到温度很低时退出
得到一组解,较大可能是最优解(看脸)
然后重复多次,一般就是最优解了(每次退火时选择当前最优解的位置会好一点)
怎样计算稳定程度也十分显然
哪里比较重平衡点肯定就往哪里跑
所以稳定程度与平衡点到物体的距离以及物体本身的重量有关
所以稳定程度 = 方向距离 * 重量(注意位置差有方向)
把所有物体的贡献加起来就行了
#include<iostream> #include<algorithm> #include<cstdio> #include<cmath> #include<cstring> #include<cstdlib> inline int read() { int x=0,f=1; char ch=getchar(); while(ch<'0'||ch>'9') { if(ch=='-') f=-1; ch=getchar(); } while(ch>='0'&&ch<='9') { x=(x<<1)+(x<<3)+(ch^48); ch=getchar(); } return x*f; } const int N=1e4+7; struct data { int x,y,m; }d[N]; int n; inline double get_energy(double &px,double &py)//计算稳定程度 { double res=0,xx,yy; for(int i=1;i<=n;i++) { xx=px-d[i].x; yy=py-d[i].y; res+=sqrt(xx*xx+yy*yy)*d[i].m; } return res; } const double delta=0.993; double ansx,ansy; double ans=1e18+7,t; void SA() { double xx=ansx,yy=ansy;//初始位置和稳定程度 t=3000;//初始温度 while(t>1e-15) { double nx=xx+(rand()*2-RAND_MAX)*t,ny=yy+(rand()*2-RAND_MAX)*t;//随机一个方向和距离 //rand()*2-RAND_MAX是 -RAND_MAX到RAND_MAX的随机数 double nans=get_energy(nx,ny);//计算稳定程度 double DE=nans-ans; if(DE<0)//如果更优就选择,并更新ans { xx=nx; yy=ny; ansx=nx; ansy=ny; ans=nans; } else if(exp(-DE/t)*RAND_MAX>rand())//不然以一个概率选择 xx=nx,yy=ny; t*=delta; } } int main() { n=read(); rand(); rand(); for(int i=1;i<=n;i++) d[i].x=read(),d[i].y=read(),d[i].m=read(); while((double)clock()/CLOCKS_PER_SEC<0.85) SA();//在不超时的情况下能跑几次退火就跑几次退火,然而这样也救不了来自非洲的我... printf("%.3lf %.3lf",ansx,ansy); return 0; }