2876: [Noi2012]骑行川藏 Time Limit: 20 Sec  Memory Limit: 128 MBSec  Special JudgeSubmit: 1033  Solved: 504[Submit][Status][Discuss] Description 蛋蛋非常热衷于挑战自我,今年暑假他准备沿川藏线骑着自行车从成都前往拉萨.川藏线的沿途有着非常美丽的风景,但在这一路上也有着很多的艰难险阻,路况变化多端,而蛋蛋的体力十分有限,因此在每天的骑行前设定好目的地.同时合理分配…

Description 蛋蛋非常热衷于挑战自我,今年暑假他准备沿川藏线骑着自行车从成都前往拉萨.川藏线的沿途有着非常美丽的风景,但在这一路上也有着很多的艰难险阻,路况变化多端,而蛋蛋的体力十分有限,因此在每天的骑行前设定好目的地.同时合理分配好自己的体力是一件非常重要的事情.由于蛋蛋装备了一辆非常好的自行车,因此在骑行过程中可以认为他仅在克服风阻做功(不受自行车本身摩擦力以及自行车与地面的摩擦力影响).某一天他打算骑N段路,每一段内的路况可视为相同:对于第i段路,我们给出有关这段路况的3个参数…

Description 蛋蛋非常热衷于挑战自我,今年暑假他准备沿川藏线骑着自行车从成都前往拉萨.川藏线的沿途有着非常美丽的风景,但在这一路上也有着很多的艰难险阻,路况变化多端,而蛋蛋的体力十分有限,因此在每天的骑行前设定好目的地.同时合理分配好自己的体力是一件非常重要的事情. 由于蛋蛋装备了一辆非常好的自行车,因此在骑行过程中可以认为他仅在克服风阻做功(不受自行车本身摩擦力以及自行车与地面的摩擦力影响).某一天他打算骑 N段路,每一段内的路况可视为相同:对于第i段路,我们给出有关这段路况的3个参…

题目描述 蛋蛋非常热衷于挑战自我,今年暑假他准备沿川藏线骑着自行车从成都前往拉萨.川藏线的沿途有着非常美丽的风景,但在这一路上也有着很多的艰难险阻,路况变化多端,而蛋蛋的体力十分有限,因此在每天的骑行前设定好目的地.同时合理分配好自己的体力是一件非常重要的事情. 由于蛋蛋装备了一辆非常好的自行车,因此在骑行过程中可以认为他仅在克服风阻做功(不受自行车本身摩擦力以及自行车与地面的摩擦力影响).某一天他打算骑\(N\)段路,每一段内的路况可视为相同:对于第\(i\)段路,我们给出有关这段路况的3个参…

题目:http://www.lydsy.com:808/JudgeOnline/problem.php?id=2876 分析:就是要求约束条件下函数的极值,于是拉格朗日乘数列方程,发现化简后的关于vi的方程是单调的,所以对于每个vi二分就好.…

题意 给出\(s_i, k_i, v_i', E\),满足\(\sum_{i=1}^{n} k_i s_i ( v_i - v_i' )^2 \le E, v_i > v_i'\),最小化$ \sum_{i=1}^{n} \frac{s_i}{v_i} $ 分析 首先是贪心,很显然小于等于号要取等号,即问题转化为,满足\(g(V) = \sum_{i=1}^{n} k_i s_i ( v_i - v_i' )^2 = E\),最小化$ f(V) = \sum_{i=1}^{n} \frac{s_…

http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2876 表示完全不会...... 还是跪拜大神吧 http://www.cnblogs.com/GerynOhenz/p/4698451.html #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<iostream> #include<fstream> #include<algorithm> #include&l…

一个能看的题解!预备知识只有高中数学的[导数].不用什么偏导数/拉格朗日乘子法之类的我看不懂的东西( •̀∀•́ )! 如果你不知道什么是导数,可以找本高中数学选修2-2来看一下!看第一章第1.2节就好啦.传送门:选修2-2 感性理解一下这道题: 一开始,我们可以给所有路段随便分配一个速度. 接下来,我们需要在一些路段上耗费一定能量用来提速,以此缩短一定时间.不同路段上,花费单位能量能缩短的时间(简称"性价比")是不同的,所以如果我们要模拟这个过程,一定是每时每刻都在当前性价比最高的路…

题解: 满分又是拉格朗日啥的 以后再学 自己对于n=2猜了个三分 然后对拍了一下发现是对的…

题目链接 BZOJ 题解 拉格朗日乘数法 拉格朗日乘数法用以求多元函数在约束下的极值 我们设多元函数\(f(x_1,x_2,x_3,\dots,x_n)\) 以及限制\(g(x_1,x_2,x_3,\dots,x_n) = E\) 我们需要求\(f\)在限制\(g\)下的极值 如图 当\(f\)取到最值时,必然与\(g\)的等高线相切 所以我们只需找出这个切点 切点处两函数的梯度向量平行\({\nabla f~//~\nabla g}\) 梯度向量的每一维就是该维下的偏导函数 \[{\nabla…