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在二維平面上有 n 個點，第 i 個點的座標為 (xi
,yi)
(x_i,y_i)
(xi,y
i)。
請你找出乙個點，使得該點到這 n 個點的距離之和最小。
該點可以選擇在平面中的任意位置，甚至與這 n 個點的位置重合。
輸入格式
第一行包含乙個整數 n。
接下來 n 行，每行包含兩個整數 xi,yi，表示其中乙個點的位置座標。
輸出格式
輸出最小距離和，答案四捨五入取整。
資料範圍
1 ≤n
≤100
1≤n≤100
1≤n≤10
0,0 ≤x
i,yi
≤10000
0≤xi,yi≤10000
0≤xi,y
i≤10
000輸入樣例：
4輸出樣例： 思路：0 00 10000
10000 10000
10000 0
模擬退火模板題
細節見於**
#include
using
namespace std;
#define x first
#define y second
typedef pair<
double
,double
> pdd;
const
int n =
110;
int n;
pdd q[n]
;double ans =
1e8;
double
rand
(double l,
double r)
double
get_dist
(pdd a, pdd b)
double
calc
(pdd p)
ans =
min(ans, res)
;return res;
}void
simulate_anneal()
// 模擬退火
}int
main()
printf
("%.0lf\n"
, ans)
;return0;
}
模擬退火演算法
w 模擬退火演算法的基本思想 將乙個優化問題比擬成乙個金屬物體，將優化問題的目標函式比擬成物體的能量，問題的解比擬成物體的狀態，問題的最優解比擬成能量最低的狀態，然後模擬金屬物體的退火過程，從乙個足夠高的溫度開始，逐漸降低溫度，使物體分子從高能量狀態緩慢的過渡到低能量狀態，直至獲得能量最小的理想狀態...
模擬退火合集
首次接觸模擬退火 看來還是挺神奇的。主要參考這篇博文 題意判斷多邊形內部能否容納乙個半徑為r的圓，即在有限的平面內找最優範圍。遺傳演算法的結果難以掌控，爬山演算法又沒法保證跳出區域性最優，所以基於貪心原則的模擬退火演算法還是值得考慮的。然後就是設定每次變化的步長和演化方式。該題可以從每條邊的中點開始...
模擬退火演算法
一些求解極值的問題不能通過函式特性直接求解，只能暴力列舉，但是單純的列舉效率不高，通過模擬退火演算法可以高效的找到答案。學習好博文 最小圓覆蓋 hdu 3007 buried memory 大意 給出一些點，求出能覆蓋他們的最小的圓。輸出圓心和半徑 include include include i...