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 104 ms
コンパイル使用メモリ 11,904 KB
実行使用メモリ 67,360 KB
最終ジャッジ日時 2024-02-16 23:44:56
合計ジャッジ時間 44,715 ms
ジャッジサーバーID
（参考情報） 		judge11 / judge13
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 1,096 ms
67,348 KB
testcase_01 AC 1,099 ms
67,344 KB
testcase_02 AC 1,066 ms
67,344 KB
testcase_03 AC 1,097 ms
67,348 KB
testcase_04 AC 1,062 ms
67,352 KB
testcase_05 WA -
testcase_06 AC 1,077 ms
67,352 KB
testcase_07 AC 1,065 ms
67,348 KB
testcase_08 AC 1,057 ms
67,344 KB
testcase_09 AC 1,064 ms
67,348 KB
testcase_10 AC 1,118 ms
67,348 KB
testcase_11 WA -
testcase_12 AC 1,093 ms
67,352 KB
testcase_13 AC 1,130 ms
67,352 KB
testcase_14 WA -
testcase_15 AC 1,103 ms
67,348 KB
testcase_16 WA -
testcase_17 WA -
testcase_18 WA -
testcase_19 WA -
testcase_20 AC 1,095 ms
67,344 KB
testcase_21 AC 1,083 ms
67,344 KB
testcase_22 AC 1,069 ms
67,348 KB
testcase_23 WA -
testcase_24 AC 1,048 ms
67,348 KB
testcase_25 WA -
testcase_26 AC 1,064 ms
67,348 KB
testcase_27 AC 1,021 ms
67,348 KB
testcase_28 WA -
testcase_29 AC 1,075 ms
67,348 KB
testcase_30 AC 1,076 ms
67,348 KB
testcase_31 AC 1,040 ms
67,344 KB
testcase_32 WA -
testcase_33 WA -
testcase_34 AC 1,066 ms
67,344 KB
testcase_35 WA -
testcase_36 AC 1,025 ms
67,344 KB
testcase_37 AC 1,052 ms
67,352 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