博客
关于我
POJ2976 Dropping tests (最大化平均值/二分)
阅读量:184 次
发布时间:2019-02-28

本文共 1626 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

?????????????????????????????????????????????

???????????????n??????????????a?b???????????n-k????????????????????????????????????????????????

?????????????????????????????????????????????????????????????????????

???????????????????????d????a[i] - d * b[i]?????????????????????????????????n-k????????????????d??????????????????????????d?

??????????????????????????????????????????????????????????????d?????b[i]???a[i]??????d??b[i]????????

????????????y????????????????n-k?????????n-k??????????????n-k???????????????????

??????????????????????lb??100??????????????q????????p?????????0.5???q???p??????1?????p??????

????????????????????????????????????????p??????????????????????????1????????????????????????

??????????????lb?ub???????lb??????0????ub??????????1e9?????????b[i]?????d?????????a[i] - d*b[i]??????????????????

????????????????????y??????????????n-k???????????????????????????????????????n-k?????????

?????????????????lb?ub????????????????C(mid)??true???mid??????????ub???mid????lb???mid?????????????lb????????????d?

????????????n????1000????????????O(n log n)???n=1000????????????????????????100??????????????1000 log(1000) + 100 * 1000 log(1000)???????????

???????????????????????????p????????????????????????p?????????0.5???????q??p??????1?????p??????

?????????????????????????????????????????????????????k=0???????????????????

??????????????????????double???y[i]???????????????????????????long double?

??????C??????????????y[i] = a[i] - d * b[i]?????????n-k????y[i]?????????????????

????????????????????????????????????n-k??????????????????????????????????????????

?????????????????????????????????????????????????

转载地址:http://akvn.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
NumPy 库详细介绍-ChatGPT4o作答
查看>>
NumPy 或 Pandas:将数组类型保持为整数,同时具有 NaN 值
查看>>
numpy 或 scipy 有哪些可能的计算可以返回 NaN?
查看>>
numpy 数组 dtype 在 Windows 10 64 位机器中默认为 int32
查看>>
numpy 数组与矩阵的乘法理解
查看>>
NumPy 数组拼接方法-ChatGPT4o作答
查看>>
numpy 用法
查看>>
Numpy 科学计算库详解
查看>>
Numpy.fft.fft和numpy.fft.fftfreq有什么不同
查看>>
numpy.linalg.norm(求范数)
查看>>
Numpy.ndarray对象不可调用
查看>>
Numpy.VisibleDeproationWarning:从不整齐的嵌套序列创建ndarray
查看>>
Numpy:按多个条件过滤行?
查看>>
Numpy:条件总和
查看>>
numpy、cv2等操作图片基本操作
查看>>
numpy中的argsort的用法
查看>>
NumPy中的精度:比较数字时的问题
查看>>
numpy判断对应位置是否相等,all、any的使用
查看>>
Numpy多项式.Polynomial.fit()给出的系数与多项式.Polyfit()不同
查看>>
Numpy如何使用np.umprod重写range函数中i的python
查看>>