3.18 复试学习

矩形面积交

作者: Turbo

时间限制: 1s

章节: 基本练习

问题描述

　　平面上有两个矩形，它们的边平行于直角坐标系的X轴或Y轴。对于每个矩形，我们给出它的一对相对顶点的坐标，请你编程算出两个矩形的交的面积。

输入说明

　　输入仅包含两行，每行描述一个矩形。

　　在每行中，给出矩形的一对相对顶点的坐标，每个点的坐标都用两个绝对值不超过10^7的实数表示。

输出说明

　　输出仅包含一个实数，为交的面积，保留到小数后两位。

代码

#include <iostream>
#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

int main()
{
    double x1,y1,x2,y2;
    double x3,y3,x4,y4;
    cin>>x1>>y1>>x2>>y2;
    cin>>x3>>y3>>x4>>y4;
    //左右边界
    double r1_left=min(x1,x2);
    double r1_right=max(x1,x2);
    double r2_left=min(x3,x4);
    double r2_right=max(x3,x4);
    //上下边界
    double r1_top=max(y1,y2);
    double r1_bottom=min(y1,y2);
    double r2_top=max(y3,y4);
    double r2_bottom=min(y3,y4);

    //确定香蕉的边界
    double r_left=max(r1_left,r2_left);
    double r_right=min(r1_right,r2_right);
    double r_top=min(r1_top,r2_top);
    double r_bottom=max(r1_bottom,r2_bottom);

    double S=0;
    if((r_left<r_right)&&(r_top>r_bottom)){
        S=(r_right-r_left)*(r_top-r_bottom);
    }else{
        S=0;
    }
    cout<<fixed<<setprecision(2)<<S<<endl;
    return 0;
}

翻译

强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的机器学习方法。在强化学习框架中，智能体观察环境状态并采取相应行动，以获得奖励或惩罚。智能体的目标是通过持续的探索与学习，找到一种能最大化长期累积奖励的策略。与监督学习不同，强化学习通常不依赖大量标注数据，而是通过试错来提升决策能力。强化学习已在许多复杂任务中取得成功，例如机器人控制、自动驾驶和游戏人工智能。在著名的围棋程序AlphaGo中，强化学习与深度神经网络相结合，使计算机能够达到甚至超越顶尖人类棋手的水平。然而，在实际应用中，强化学习仍面临着样本效率低和训练成本高等挑战。