cogs 1500. 误差曲线
1500. 误差曲线
★★ 输入文件:errorcurves.in
输出文件:errorcurves.out
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【题目描述】
Josephina是一名聪明的妹子,她最近痴迷于机器学习。她花费了大量精力学习线性判别分析,因为其中有不少有趣的性质。
为了测试算法的性能,她收集了许多数据。每组数据都分成两个部分:训练数据和测试数据。她在训练数据中解算模型的参数,并且在测试数据中测试这个模型。
令她惊讶的是,她发现每组数据的误差曲线都是一条抛物线。一条抛物线对应一个二次函数。在数学中,二次函数指形如f(x)=ax2+bx+c的多项式函数。如果a=0,二次函数就退化为线性函数。
如果只有一条误差曲线,那么计算最小的误差将非常简单。但这里有多组数据,这意味着Josephina将得到多组误差曲线。Josephina希望调整参数以更好地拟合所有数据。因此她必须统计所有的误差曲线。也就是说,她必须处理许多二次函数,并得出一条新的错误曲线来代表所有的错误。现在,她正关注一个与许多二次函数有关的函数的最小值。
这个新函数定义如下:
F(x)=max(Si(x)),i=1,2,...,n。x的范围是[0,1000]。Si(x)是一个二次函数。
Josephina希望知道F(x)的最小值。不幸的是,用代数方法求解过于复杂。作为一名机智的程序员,你能帮她解决这个问题吗?
【输入格式】
输入包含多组数据。
输入文件的第1行是1个正整数T(T<100),表示数据组数。
每组数据的第1行是一个正整数n(n<=10000)。
接下来的n行,每行有3个正整数a(0<=a<=100),b(|b|<=5000),c(|c|<=5000),描述一个二次方程的相应系数。
【输出格式】
对每组数据,输出一行一个实数,即答案。
【样例输入】
2
1
2 0 0
2
2 0 0
2 -4 2
【样例输出】
0.0000
0.5000
【提示】
答案允许有不超过0.01的误差。
【来源】
刘汝佳,《算法竞赛入门经典训练指南》表2-14
思路:
本题的难点在于读题。
读透了题目后,这个题就是三分的模板题。
#include<cstdio> #include<cstring> #include<iostream> #include<algorithm> #define MAXN 10100 #define eps 1e-7 using namespace std; int T,n; double ans; double a[MAXN],b[MAXN],c[MAXN],minn[MAXN]; double l,r,mid1,mid2; double f(double x){ ans=-0x7f7f7f7f; for(int i=1;i<=n;i++) ans=max(ans,x*x*a[i]+x*b[i]+c[i]); return ans; } int main(){ freopen("errorcurves.in","r",stdin); freopen("errorcurves.out","w",stdout); scanf("%d",&T); while(T--){ scanf("%d",&n); for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%lf%lf%lf",&a[i],&b[i],&c[i]); l=0;r=1000; while(r-l>eps){ mid1=(l+r)/2; mid2=(mid1+r)/2; if(f(mid1)>f(mid2)) l=mid1; else r=mid2; } printf("%.4lf\n",f(l)); } }