結果

問題 No.2632 Center of Three Points in Lp Norm
ユーザー maspymaspy
提出日時 2024-02-16 23:43:38
言語 Python3
(3.12.2 + numpy 1.26.4 + scipy 1.12.0)
結果
WA  
実行時間 -
コード長 763 bytes
コンパイル時間 220 ms
コンパイル使用メモリ 12,672 KB
実行使用メモリ 68,432 KB
最終ジャッジ日時 2024-09-28 22:48:24
合計ジャッジ時間 55,996 ms
ジャッジサーバーID
（参考情報） 		judge1 / judge5
このコードへのチャレンジ
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テストケース

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入力 結果 実行時間
実行使用メモリ
testcase_00 AC 1,387 ms
68,284 KB
testcase_01 AC 1,364 ms
67,788 KB
testcase_02 AC 1,381 ms
68,156 KB
testcase_03 AC 1,367 ms
67,920 KB
testcase_04 AC 1,384 ms
68,044 KB
testcase_05 WA -
testcase_06 AC 1,384 ms
68,044 KB
testcase_07 AC 1,364 ms
68,308 KB
testcase_08 AC 1,356 ms
68,172 KB
testcase_09 AC 1,350 ms
67,924 KB
testcase_10 AC 1,340 ms
68,156 KB
testcase_11 WA -
testcase_12 AC 1,357 ms
68,032 KB
testcase_13 AC 1,357 ms
67,540 KB
testcase_14 WA -
testcase_15 AC 1,373 ms
67,788 KB
testcase_16 WA -
testcase_17 WA -
testcase_18 WA -
testcase_19 WA -
testcase_20 AC 1,336 ms
68,432 KB
testcase_21 AC 1,351 ms
68,304 KB
testcase_22 AC 1,349 ms
67,792 KB
testcase_23 WA -
testcase_24 AC 1,353 ms
67,808 KB
testcase_25 WA -
testcase_26 AC 1,348 ms
68,180 KB
testcase_27 AC 1,341 ms
67,912 KB
testcase_28 WA -
testcase_29 AC 1,355 ms
68,052 KB
testcase_30 AC 1,364 ms
67,784 KB
testcase_31 AC 1,323 ms
67,900 KB
testcase_32 WA -
testcase_33 WA -
testcase_34 AC 1,343 ms
67,772 KB
testcase_35 WA -
testcase_36 AC 1,333 ms
67,676 KB
testcase_37 AC 1,337 ms
67,788 KB
権限があれば一括ダウンロードができます

ソースコード

diff # 

import numpy as np
from scipy import optimize

# 高精度の浮動小数点数を使用する
p = np.float64(input())
points = []
for _ in range(3):
    x, y = map(np.float64, input().split())
    points.append((x, y))

def Lp(x, y):
    x = np.abs(x)
    y = np.abs(y)
    ma = max(x, y)
    if ma < 1e-9:
        return np.float64(1e-9)  # 非常に小さな値を返す
    x /= ma
    y /= ma
    x = x ** p
    y = y ** p
    return (x + y) ** (1.0 / p) * ma

def f(point):
    x, y = point
    distances = [Lp(x - px, y - py) for px, py in points]
    d1, d2, d3 = distances
    return (d2 - d1) ** 2 + (d3 - d1) ** 2 + (d3 - d2) ** 2

# L-BFGS-Bアルゴリズムを使用する
x_min = optimize.minimize(f, x0=[0, 0], method='L-BFGS-B')

print(*x_min.x)
0