题面传送门

解决思路

本题数据范围较小,可以使用模拟退火算法(随机化)。

顾名思义,模拟退火就是一个类似于降温的过程。先设置一个较大的初温,每次随机改变状态,若使答案更优,则采取更优答案,否则根据其与当前最优答案的差值,一定概率保留这个较不优的答案。这时为了防止答案陷入局部最优的情况:

比如下图,陷入局部最优解 \(1\) 的状态后,需要一定的概率跳出来(蓝色虚线),到 \(2\) 处寻找全局最优解。

关于跳出的概率,遵循 『 \(\text{Metropolis}\) 接受准则 』:

设 \(delta=\) 之前最优答案 \(-\) 当前答案,\(T\) 为当前温度。

若 \(p=exp({delta}\div{T})\) 大于 \(\lbrack\ 0,1 )\) 区间的随机数,则仍接受当前状态。

注:\(exp(x)\) 函数:求 \(e\) 的 \(x\) 次方的函数。\(e\) 是一个常数,等于 \(2.718281828…\)

至于为什么,有兴趣可以自己搜索,我们暂且认为这是一种很好的更新方式。


那么再看本题,我们就可以用模拟退火的方法不断随机“费马点”的坐标,得到最优解。

说一下退火的一些基本套路:

  • 初温一般设为 \(1000\sim3000\),每次降温的系数一般在 \(0.95\sim0.9975\) 之间,温度下限一般取 \(1e-15\)。可根据数据范围需要和时限做调整。

  • 除非你是究极无敌大欧皇,在时间允许情况下,一般建议退火 \(5\sim10\) 次取最优解。

  • 对空间类问题,初始的 \(ans\) 一般设为所有点横、纵坐标的平均值。每次调整方法(以横坐标为例):\(new_x=ans_x+(rand()\times2-\texttt{RAND\_MAX})\times t\),其中 \(ans_x\) 为之前最优横坐标,\(rand()\times2-\texttt{RAND\_MAX}\) 可以取到 \(-\texttt{RAND\_MAX}\sim \texttt{RAND\_MAX}\) 之间的随机数。乘 \(t\) (当前温度)是为了控制调整幅度。

对于本题,可知 \(ans_x<=max_x\),\(ans_y<=max_y\),为了防止刚开始的几次随机到较大的无用结果,我们可以将 \(new_x\) 取模 \(max_x\),\(new_y\) 取模 \(max_y\),用 \(fmod()\) 函数即可。

根据笔者试验,在 初温 \(=1000\),降温系数 \(=0.975\),退火 \(5\) 次的情况下可以 \(0\ \text{ms}\) 通过本题。

还有,虽然答案要求保留整数,但直接用 \(\text{int}\) 会导致精度丢失。所以都用 \(\text{double}\),输出答案时四舍五入\((int)(ans+0.5)\) 即可。

最后,注意多测的清空与额外换行!

AC Code:

#include<bits/stdc++.h>
#define IOS ios::sync_with_stdio(false)
#define TIE cin.tie(0),cout.tie(0)
#define db double
using namespace std;
db n,ansx,ansy;
db x[105],y[105],ans,mxx,mxy;
int tt,T,ANS;
db dis(db x1,db y1,db x2,db y2){
db d1=(x1-x2),d2=(y1-y2);
return sqrt(d1*d1+d2*d2);
}
db calc(db xx,db yy){
db sum=0;
for(int i=1;i<=n;i++) sum+=dis(xx,yy,x[i],y[i]);
return sum;
}
void sa(){
db t=1000,dw=0.975;
while(t>1e-15){
db tx=fmod(ansx+(rand()*2.0-(db)RAND_MAX)*t,mxx);
db ty=fmod(ansy+(rand()*2.0-(db)RAND_MAX)*t,mxy);
db m=calc(tx,ty);
db delta=ans-m;
if(delta>0) ans=m,ansx=tx,ansy=ty;
else if((db)rand()<(db)RAND_MAX*(db)exp(delta/t)) ansx=tx,ansy=ty;
t*=dw;
}
}
void solve(){
cin>>n;
ansx=0,ansy=0;
for(int i=1;i<=n;i++){
cin>>x[i]>>y[i];
mxx=max(mxx,x[i]),mxy=max(mxy,y[i]);
ansx+=x[i],ansy+=y[i];
}
ansx/=n,ansy/=n;
ans=calc(ansx,ansy);
tt=5;
while(tt--) sa();
cout<<(int)(ans+0.5)<<endl;
if(T) cout<<endl;
}
int main(){
IOS;TIE;
srand(time(NULL));
cin>>T;
while(T--) solve();
return 0;
}

【题解】UVA10228 A Star not a Tree?的更多相关文章

  1. UVA10228 A Star not a Tree?

    [返回模拟退火略解] 题目描述 一平面上有 nnn 个点 {Ai}\{A_i\}{Ai​},求一个点 XXX 使得σ=∑i=1ndis(Ai,X)\sigma=\sum_{i=1}^{n}{dis(A ...

  2. [模拟退火][UVA10228] A Star not a Tree?

    好的,在h^ovny的安利下做了此题 模拟退火中的大水题,想当年联赛的时候都差点打了退火,正解貌似是三分套三分,我记得上一道三分套三分的题我就是退火水过去的... 貌似B班在讲退火这个大玄学... 这 ...

  3. POJ 2420 A Star not a Tree? 爬山算法

    B - A Star not a Tree? Time Limit: 20 Sec Memory Limit: 256 MB 题目连接 http://acm.hust.edu.cn/vjudge/co ...

  4. pojA Star not a Tree?

    题目链接 pojA Star not a Tree? 题解 啊,模拟退火是个好东西 模拟退火即可 代码 #include<cmath> #include<cstdio> #in ...

  5. POJ 2420:A Star not a Tree?

    原文链接:https://www.dreamwings.cn/poj2420/2838.html A Star not a Tree? Time Limit: 1000MS   Memory Limi ...

  6. [POJ 2420] A Star not a Tree?

    A Star not a Tree? Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 4058   Accepted: 200 ...

  7. POJ 2420 A Star not a Tree? (计算几何-费马点)

    A Star not a Tree? Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 3435   Accepted: 172 ...

  8. uva 10228 - Star not a Tree?(模拟退火)

    题目链接:uva 10228 - Star not a Tree? 题目大意:给定若干个点,求费马点(距离全部点的距离和最小的点) 解题思路:模拟退火算法,每次向周围尝试性的移动步长,假设发现更长处, ...

  9. 模拟退火算法A Star not a Tree?(poj2420)

    http://write.blog.csdn.net/postedit A Star not a Tree? Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Tot ...

随机推荐

  1. Python 爬取网站数据

    一.使用request库实现批量下载HTML 二.使用BeautifulSoup库实现html解析 官网:https://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/v4.4 ...

  2. mac_VMWare安装总结

    MacOS 安装VmWare 总结 如果之前安装过virtualBox,virtualBox的内核扩展会影响到VmWare的使用 *比如会导致VMWare虽然可以安装,却无法创建虚拟机 这是需要执行以 ...

  3. 【读书笔记】C#高级编程 第二十五章 事务处理

    (一)简介 事务的主要特征是,任务要么全部完成,要么都不完成. (二)概述 事务由事务管理器来管理和协调.每个影响事务结果的资源都由一个资源管理器来管理.事务管理器与资源管理器通信,以定义事务的结果. ...

  4. HBase原理深入

    HBase 读写数据流程 Hbase 读数据流程 首先从 zk 找到 meta 表的 region 位置,然后读取 meta 表中的数据,meta 表中存储了用户表的 region 信息 根据要查询的 ...

  5. 【Java面试】面试遇到宽泛的问题,这么回答就稳了,谈谈你对Redis的理解

    "谈谈你对Redis的理解"! 面试的时候遇到这类比较宽泛的问题,是不是很抓狂? 是不是不知道从何开始说起? 没关系,今天我用3分钟教你怎么回答. 大家好,我是Mic,一个工作了1 ...

  6. Ingress资源规范

    k8s v1.19版本中Ingress资源规范从v1beta1版本升级至稳定的v1版本 v1beta1版本 v1beta1版本的Ingress资源位于API群组的extensions之中,该版本的资源 ...

  7. 使用nginx反向代理RabbitMQ的web界面

    直接贴nginx的conf配置: server { listen 80; server_name www.xxxxx.com; location / { client_body_buffer_size ...

  8. 类和实例,super()函数

    class Foo: def __init__(self, name): self.name = name def ord_func(self): """定义实例方法,至 ...

  9. 1_JavaWeb引言

    JavaEE平台 (Java Platform Enterprise Edition) Web进阶核心知识 part1: 数据库应用与JDBC MySQL, SQL语言, JDBC, 三层架构, 连接 ...

  10. js对象结构赋值const {XXX } =this

    样例1: const { xxx } = this.state; 上面的写法是es6的写法,其实就相当于: const xxx = this.state.xxx 样例2: const {comment ...