leetcode-1620:网络信号最好的坐标

简介: leetcode-1620:网络信号最好的坐标

题目

题目连接

给你一个数组 towers 和一个整数 radius 。

数组 towers 中包含一些网络信号塔,其中 towers[i] = [xi, yi, qi] 表示第 i 个网络信号塔的坐标是 (xi, yi) 且信号强度参数为 qi 。所有坐标都是在 X-Y 坐标系内的 整数 坐标。两个坐标之间的距离用 欧几里得距离 计算。

整数 radius 表示一个塔 能到达 的 最远距离 。如果一个坐标跟塔的距离在 radius 以内,那么该塔的信号可以到达该坐标。在这个范围以外信号会很微弱,所以 radius 以外的距离该塔是 不能到达的 。

如果第 i 个塔能到达 (x, y) ,那么该塔在此处的信号为 ⌊qi / (1 + d)⌋ ,其中 d 是塔跟此坐标的距离。一个坐标的 信号强度 是所有 能到达 该坐标的塔的信号强度之和。

请你返回数组 [cx, cy] ,表示 信号强度 最大的 整数 坐标点 (cx, cy) 。如果有多个坐标网络信号一样大,请你返回字典序最小的 非负 坐标。

注意:

坐标 (x1, y1) 字典序比另一个坐标 (x2, y2) 小,需满足以下条件之一:

要么 x1 < x2 ,

要么 x1 == x2 且 y1 < y2 。

⌊val⌋ 表示小于等于 val 的最大整数(向下取整函数)。

示例 1:

输入:towers = [[1,2,5],[2,1,7],[3,1,9]], radius = 2
输出:[2,1]
解释:
坐标 (2, 1) 信号强度之和为 13
- 塔 (2, 1) 强度参数为 7 ,在该点强度为 ⌊7 / (1 + sqrt(0)⌋ = ⌊7⌋ = 7
- 塔 (1, 2) 强度参数为 5 ,在该点强度为 ⌊5 / (1 + sqrt(2)⌋ = ⌊2.07⌋ = 2
- 塔 (3, 1) 强度参数为 9 ,在该点强度为 ⌊9 / (1 + sqrt(1)⌋ = ⌊4.5⌋ = 4
没有别的坐标有更大的信号强度。

示例 2:

输入:towers = [[23,11,21]], radius = 9
输出:[23,11]
解释:由于仅存在一座信号塔,所以塔的位置信号强度最大。

示例 3:

输入:towers = [[1,2,13],[2,1,7],[0,1,9]], radius = 2
输出:[1,2]
解释:坐标 (1, 2) 的信号强度最大。

解题

方法一:枚举

class Solution {
public:
    vector<int> bestCoordinate(vector<vector<int>>& towers, int radius) {
        vector<int> res(2);
        //首先找出遍历的范围
        int left=INT_MAX,right=0;
        int top=INT_MAX,down=0;
        for(int i=0;i<towers.size();i++){
            left=min(left,towers[i][0]);
            right=max(right,towers[i][0]);
            top=min(top,towers[i][1]);
            down=max(down,towers[i][1]);
        }
        //遍历区域中的每个点,判断信号强度
        double maxSig=0;        
        for(double x=left;x<=right;x++){
            for(double y=top;y<=down;y++){
                double cur=0;
                for(vector<int>& v:towers){
                    double dist=sqrt(pow(x-v[0],2)+pow(y-v[1],2));//欧几里得距离
                    if(dist>radius) continue;//距离大于半径就忽略
                    cur+=static_cast<int>(v[2]/(1+dist));//向下取整
                }
                //更新结果
                if(cur>maxSig){
                    maxSig=cur;
                    res[0]=x;
                    res[1]=y;
                }else if(cur==maxSig){
                    if(x<res[0]||x==res[0]&&y<res[1]){
                        res[0]=x;
                        res[1]=y;
                    }
                }
            }
        }
        return res;
    }
};
相关文章
|
5月前
|
Unix
网络编程之 信号捕捉器(函数指针与回调函数)(2)
sigaction()函数 前面我们讲到的内容已经足以用来防止僵尸进程生成的代码。之所以博主还要介绍sigaction()函数是因为它类似于signal()函数,而且完全可以代替后者,也更稳定(主要是书上介绍到了
57 1
|
5月前
|
Linux
网络编程之 信号捕捉器(函数指针与回调函数)(1)
接着我们的信号说下去 之前博主给大家分享到了信号的概念和初步介绍signal函数的形式后就没有继续往下介绍了,实在是因为时间不够,那个时候博主还要上课,现在博主放假了就好好给大家分享一下如何注册信号捕捉,以及信号捕捉器的妙用。
60 1
|
5月前
|
Go
golang力扣leetcode 2039.网络空闲的时刻
golang力扣leetcode 2039.网络空闲的时刻
27 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 边缘计算 量子技术
ICML 2024:信号表征指数级强、内存节省超35%,量子隐式表征网络来了
【7月更文挑战第6天】QIREN,量子隐式表征网络,借助量子计算增强信号处理能力,内存效率提升35%以上。该技术旨在改进高频信号建模,提升图像和音频处理任务的性能,同时在资源受限环境下减少内存需求。尽管面临量子技术成熟度和训练复杂性的挑战,QIREN为机器学习开辟了新途径。[论文链接: https://arxiv.org/abs/2406.03873]**
44 3
|
4月前
|
机器学习/深度学习 网络协议 C语言
程序技术好文:网络编程中的SIGPIPE信号
程序技术好文:网络编程中的SIGPIPE信号
72 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 语音技术
基于语音信号MFCC特征提取和GRNN神经网络的人员身份检测算法matlab仿真
**语音识别算法概览** MATLAB2022a中实现,结合MFCC与GRNN技术进行说话人身份检测。MFCC利用人耳感知特性提取语音频谱特征,GRNN作为非线性映射工具,擅长序列学习,确保高效识别。预加重、分帧、加窗、FFT、滤波器组、IDCT构成MFCC步骤,GRNN以其快速学习与鲁棒性处理不稳定数据。适用于多种领域。
【计算机网络】物理链路通信信号
【1月更文挑战第27天】【计算机网络】物理链路通信信号
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 Serverless
基于信号功率谱特征和GRNN广义回归神经网络的信号调制类型识别算法matlab仿真
基于信号功率谱特征和GRNN广义回归神经网络的信号调制类型识别算法matlab仿真
|
5月前
leetcode-1319:连通网络的操作次数
leetcode-1319:连通网络的操作次数
28 0
|
3天前
|
存储 安全 网络安全
云计算与网络安全:技术融合下的信息安全新挑战
【9月更文挑战第29天】在数字化浪潮的推动下,云计算服务如雨后春笋般涌现,为各行各业提供了前所未有的便利和效率。然而,随着数据和服务的云端化,网络安全问题也日益凸显,成为制约云计算发展的关键因素之一。本文将从技术角度出发,探讨云计算环境下网络安全的重要性,分析云服务中存在的安全风险,并提出相应的防护措施。我们将通过实际案例,揭示如何在享受云计算带来的便捷的同时,确保数据的安全性和完整性。
下一篇
无影云桌面