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🎨 视觉封面【GESP】C++五级练习 luogu-P3743 小鸟的设备
GESP C++五级练习,实数二分答案与数学建模经典题目。考察在连续充能与消耗模型下,如何利用全局能量守恒将微观调度转化为宏观供需判定,并通过实数二分搜索最大可行时间。难度⭐⭐⭐。洛谷难度等级普及+/提高。
luogu-P3743 小鸟的设备
题目要求
题目描述
小鸟有 个可同时使用的设备,第 个设备每秒消耗 个单位能量。能量的使用是连续的,也就是说能量不是某时刻突然消耗的,而是匀速消耗。也就是说,对于任意实数,在 秒内消耗的能量均为 单位。在开始的时候第 个设备里存储着 个单位能量。
同时小鸟又有一个可以给任意一个设备充电的充电宝,每秒可以给接通的设备充能 个单位,充能也是连续的,不再赘述。你可以在任意时间给任意一个设备充能,从一个设备切换到另一个设备的时间忽略不计。
小鸟想把这些设备一起使用,直到其中有设备能量降为 。所以小鸟想知道,在充电器的作用下,她最多能将这些设备一起使用多久。
输入格式
第一行给出两个整数 。
接下来 行,每行表示一个设备,给出两个整数,分别是这个设备的 和 。
输出格式
如果小鸟可以无限使用这些设备,输出 。
否则输出小鸟在其中一个设备能量降为 之前最多能使用多久。
设你的答案为 ,标准答案为 ,只有当 满足 的时候,你能得到本测试点的满分。
输入输出样例 #1
输入 #1
2 1
2 2
2 1000
输出 #1
2.0000000000
输入输出样例 #2
输入 #2
1 100
1 1
输出 #2
-1
输入输出样例 #3
输入 #3
3 5
4 3
5 2
6 1
输出 #3
0.5000000000
说明/提示
对于 的数据,,,。
题目分析
本题属于经典的 实数二分答案(Binary Search on Answer) 与 全局能量守恒建模 问题。
1. 问题本质与模型转化(宏观守恒 vs 微观调度)
初读题目时,容易陷入“每秒或每毫秒应该把充电器插在哪个设备上”的微观时间调度思维。但题目给出了两个关键约束:
- 能量消耗与充能是连续的(匀速流动);
- 充电宝在不同设备间的切换时间忽略不计。
这意味着在一段连续时间 内,充电宝可以任意切分时间片分别充给需要的设备。我们无需关心具体某一微秒在给谁充电,只需从全局能量供需平衡的角度来考察:
对于目标运行时间 :
- 第 个设备在时间 内的总消耗能量为:。
- 第 个设备自身自带的初始电量为:。
- 如果 :该设备自身初始能量充足,在时间 内不需要任何外部充能。
- 如果 :该设备自身能量不足,产生的能量缺口为 。必须由充电宝为其补足这部分能量。
- 因此,所有设备在时间 内产生的总能量缺口为:
- 在时间 内,功率为 的充电宝最多能提供的总能量为:
核心结论:当且仅当 时,时间 是可行的。
2. 特判无穷解情况(-1)
所有设备每秒消耗的总能量速率为 。充电宝每秒提供的总充能量为 。
如果充电宝的供能速率大于等于所有设备的总消耗速率,即:
此时即使所有设备的初始电量 全部为 ,充电宝也足以支撑所有设备的持续运转。因此可以无限使用,直接输出 -1。
3. 单调性与实数二分
- 如果所有设备可以一起运行 秒,那么显然也可以运行任意 秒;
- 如果无法坚持 秒,那么对于任意 秒也必然无法坚持。
由于可行性关于时间 具有严格的单调性,因此我们可以使用二分答案来求解最大运行时间 。
4. 实数二分实现细节与避坑指南
与整数二分不同,实数二分在实现时有以下几个关键考点:
- 终止条件的选择(固定循环次数 vs eps 迭代):
- 常见的
while (right - left > eps)在浮点数极端接近或上下界跨度极大时,可能由于浮点精度损失导致步长无法缩小,进而陷入死循环或 TLE。 - 强烈推荐采用固定迭代次数(例如
for (int iter = 0; iter < 100; iter++))。迭代 100 次可以将搜索区间缩小 倍,精度远远超出题目要求的 ,既安全又高效。
- 常见的
- 二分上界的设定:
- 当 时,最大时间可能达到 量级。
- 将右边界设为
1e11是非常安全且宽松的。由于二分是每次折半,即使上界设到 ,100 次迭代后精度依然在 以下。
- 数据类型:
- 所有能量计算和时间变量使用
double即可满足精度要求。
- 所有能量计算和时间变量使用
示例代码
#include <iomanip>
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
const int MAXN = 100005;
int n;
double p;
double a[MAXN], b[MAXN];
/**
* @brief 检验在时间 T 内是否能够保证所有设备电量都不降为 0
* @param T 目标运行时间(秒)
* @return true 能量充足,可以坚持 T 秒
* @return false 能量缺口过大,无法坚持 T 秒
*/
bool check(double T) {
double total_need = 0.0;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
// 如果自身初始能量不足以维持 T 秒的消耗
if (a[i] * T > b[i]) {
total_need += (a[i] * T - b[i]); // 累加该设备的能量缺口
}
}
// 充电宝在 T 秒内最多能提供 p * T 的能量
return total_need <= p * T;
}
int main() {
// 优化标准 I/O 效率
ios::sync_with_stdio(false);
cin.tie(nullptr);
if (!(cin >> n >> p)) return 0;
double sum_a = 0.0; // 记录所有设备每秒总消耗能量速率
for (int i = 1; i <= n; i++) {
cin >> a[i] >> b[i];
sum_a += a[i];
}
// 1. 特判:充电功率大于等于总消耗速率,能够无限期使用
if (sum_a <= p) {
cout << -1 << "\n";
return 0;
}
// 2. 实数二分答案
double left = 0.0;
double right = 1e11; // 设定一个足够大的二分上界
// 固定迭代 100 次,区间缩小 2^(-100),完全满足精度要求且杜绝死循环
for (int iter = 0; iter < 100; iter++) {
double mid = left + (right - left) / 2.0;
if (check(mid)) {
left = mid; // mid 秒可行,尝试寻找更大的时间
} else {
right = mid; // mid 秒不可行,缩小时间范围
}
}
// 3. 高精度输出结果(保留 10 位小数以保证远低于 1e-4 的相对/绝对误差)
cout << fixed << setprecision(10) << left << "\n";
return 0;
}
复杂度分析与总结
| 阶段 | 计算操作 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 输入与特判 | 累加 并与 比较 | 一次遍历 | ||
| 实数二分查找 | 迭代 100 次,每次调用 check |
单次 check 耗时 |
||
| 总体评估 | 整体执行 | 在 时运算量约 次,耗时约 ,轻松 AC |
总结:
- 模型转化能力:遇到“连续流体”、“瞬时无损切换”类问题时,不必拘泥于时间轴上的先后顺序调度,转换为全局供需守恒是解题的核心突破口。
- 实数二分技巧:在竞赛与等级考试中,实数二分推荐使用
for循环固定迭代 80~100 次,相比while (r - l > eps)更加稳健,避免因浮点下溢造成死循环或精度不足。
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