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  • 2014编程之美初赛第一场

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    https://blog.csdn.net/user_longling/article/details/24113125

    题目1 : 焦距

    时间限制:2000ms
    单点时限:1000ms
    内存限制:256MB

    描写叙述

    一般来说。我们採用针孔相机模型,也就是觉得它用到的是小孔成像原理。

    在相机坐标系下,一般来说。我们用到的单位长度,不是“米”这种国际单位,而是相邻像素的长度。

    而焦距在相机坐标系中的大小。是在图像处理领域的一个很重要的物理量。

    如果我们已经依据相机參数,得到镜头的物理焦距大小(focal length)。和相机胶片的宽度(CCD width),以及照片的横向分辨率(image width),则详细计算公式为:

    Focal length in pixels = (image width in pixels) * (focal length on earth) / (CCD width on earth)

    比方说对于Canon PowerShot S100, 带入公式得

    Focal length in pixels = 1600 pixels * 5.4mm / 5.27mm = 1639.49 pixels

    如今,请您写一段通用的程序,来求解焦距在相机坐标系中的大小。


    输入

    多组測试数据。首先是一个正整数T,表示測试数据的组数。

    每组測试数据占一行,分别为

    镜头的物理焦距大小(focal length on earth)

    相机胶片的宽度(CCD width on earth)

    照片的横向分辨率大小(image width in pixels),单位为px。

    之间用一个空格分隔。


    输出

    每组数据输出一行,格式为“Case X: Ypx”。 X为測试数据的编号,从1開始。Y为焦距在相机坐标系中的大小(focallength in pixels),保留小数点后2位有效数字,四舍五入取整。


    数据范围

    对于小数据:focal length on earth和CCD width on earth单位都是毫米(mm)

    对于大数据:长度单位还可能为米(m), 分米(dm), 厘米(cm), 毫米(mm), 微米(um),纳米(nm)



    例子输入
    2
    5.4mm 5.27mm 1600px
    5400um 0.00527m 1600px
    
    例子输出
    Case 1: 1639.47px
    Case 2: 1639.47px



    题目2 : 树

    时间限制:4000ms
    单点时限:2000ms
    内存限制:256MB

    描写叙述

    有一个N个节点的树,当中点1是根。初始点权值都是0。

    一个节点的深度定义为其父节点的深度+1,。

    特别的,根节点的深度定义为1。

    如今须要支持一系列下面操作:给节点u的子树中,深度在l和r之间的节点的权值(这里的深度依旧从整个树的根节点開始计算),都加上一个数delta。

    问完毕全部操作后,各节点的权值是多少。


    为了降低巨大输出带来的开销。如果完毕全部操作后,各节点的权值是answer[1..N],请你依照例如以下方式计算出一个Hash值(请选择合适的数据类型,注意避免溢出的情况)。终于仅仅须要输出这个Hash值就可以。


    MOD =1000000007; // 10^9 + 7

    MAGIC= 12347;

    Hash =0;

    For i= 1 to N do

       Hash = (Hash * MAGIC + answer[i]) mod MOD;

    EndFor


    输入

    第一行一个整数T (1 ≤ T ≤ 5),表示数据组数。

    接下来是T组输入数据,測试数据之间没有空行。

    每组数据格式例如以下:

    第一行一个整数N (1 ≤ N ≤ 105)。表示树的节点总数。

    接下来N - 1行,每行1个数。a (1 ≤ a ≤ N),依次表示2..N节点的父亲节点的编号。

    接下来一个整数Q(1 ≤ Q ≤ 105),表示操作总数。

    接下来Q行,每行4个整数。u, l, r, delta (1 ≤ u ≤ N, 1 ≤ l ≤ r ≤ N, -109 ≤ delta ≤ 109),代表一次操作。


    输出

    对每组数据,先输出一行“Case x: ”,x表示是第几组数据,然后接这组数据答案的Hash值。


    数据范围


    小数据:1 ≤ N, Q ≤ 1000

    大数据:1 ≤ N, Q ≤ 105


    例子解释

    点1的子树中有1,2,3三个节点。

    当中深度在2-3之间的是点2和点3。

    点2的子树中有2,3两个节点。

    当中没有深度为1的节点。

    所以,运行全然部操作之后。仅仅有2,3两点的权值添加了1。即答案是0 1 1。

    再计算相应的Hash值就可以。




    例子输入
    1
    3
    1
    2
    2
    1 2 3 1
    2 1 1 1
    
    例子输出
    Case 1: 12348



    题目3 : 活动中心

    时间限制:12000ms
    单点时限:6000ms
    内存限制:256MB

    描写叙述

    A市是一个高度规划的城市。可是科技高端发达的地方。居民们也不能忘记运动和锻炼,因此城市规划局在设计A市的时候也要考虑为居民们建造一个活动中心,方便居住在A市的居民们能随时开展运动,锻炼强健的身心。

    城市规划局希望活动中心的位置满足下面条件:

    1. 到全部居住地的总距离最小。

    2. 为了方便活动中心的资源补给和其它器材的维护。活动中心必须建设在A市的主干道上。


    为了简化问题。我们将A市摆在二维平面上。城市的主干道看作直角坐标系平的X轴。城市中全部的居住地都能够看成二维平面上的一个点。

    如今。A市的城市规划局希望知道活动中心建在哪儿最好。


    输入

    第一行包含一个数T。表示数据的组数。

    接下来包含T组数据,每组数据的第一行包含一个整数N。表示A市共同拥有N处居住地

    接下来N行表示每处居住地的坐标。


    输出

    对于每组数据。输出一行“Case X: Y”,当中X表示每组数据的编号(从1開始)。Y表示活动中心的最优建造位置。

    我们建议你的输出保留Y到小数点后6位或以上,不论什么与标准答案的绝对误差或者相对误差在10-6以内的结果都将被视为正确。


    数据范围

    小数据:1 ≤ T ≤ 1000, 1 ≤ N ≤ 10

    大数据:1 ≤ T ≤ 10, 1 ≤ N ≤ 105

    对于全部数据,坐标值都是整数且绝对值都不超过106



    例子解释

    例子1:活动中心的最优建造位置为(1.678787, 0)



    例子输入
    1
    3
    1 1
    2 2
    3 3
    
    例子输出
    Case 1: 1.678787


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