bzoj3680: 吊打XXX

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思路：puts("nan nan");得AC

爬山就够了，膜你退火也可以。

膜你退火就是在膜你一个退火的过程，他和爬山的区别就在于，它多了一个温度参数。

我们可以发现，越到后面，我们就越接近。

所以我们应该把修改的范围越改越小，接受较劣解的可能性也应该调小。

于是我们引入一个温度变量T，膜你退火的过程，温度逐渐下降。

下面给出模拟退火的流程：

设定初始较高的温度T

      while 温度>设定的最低值

         随机得到一个新解（温度越高，新解与旧解的差异越大）

         更新答案

         根据新解与旧解之间的优劣关系，以一定概率接受新解（越优越有可能）

         以一定方式降温

      endwhile

为了保证答案的质量，我们可以在最优解附近再进行随机，并更新答案

#include<cmath>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
const int maxn=10010;
using namespace std;
int n;double mins=1e100;
struct poi{double x,y,g;}p[maxn],ans;
double dis(const poi &a,const poi &b){return sqrt((a.x-b.x)*(a.x-b.x)+(a.y-b.y)*(a.y-b.y));}
double check(poi a){
	double res=0.0;
	for (int i=1;i<=n;i++) res+=dis(a,p[i])*p[i].g;
	if (res<mins) ans=a,mins=res;
	return res;
}
double getrd(){return rand()%10000/10000.0;}

void SA(double T){
	poi now=ans;
	while (T>0.001){
		poi newp;
		newp.x=now.x+T*(getrd()*2-1.0);
		newp.y=now.y+T*(getrd()*2-1.0);
		double delta=check(now)-check(newp);
		if (delta>0||exp(delta/T)>getrd()) now=newp;
		T*=0.991;
	}
	for (int i=1;i<=1000;i++){
		poi newp;
		newp.x=ans.x+T*(getrd()*2-1.0);
		newp.y=ans.y+T*(getrd()*2-1.0);
		check(newp);
	}
}

int main(){
	srand(8226312452);
	scanf("%d",&n);
	for (int i=1;i<=n;i++){
		scanf("%lf%lf%lf",&p[i].x,&p[i].y,&p[i].g);
		ans.x+=p[i].x,ans.y+=p[i].y;
	}
	ans.x/=(double)n,ans.y/=(double)n;
	SA(100000.0);
	printf("%.3lf %.3lf
",ans.x,ans.y);
	return 0;
}