矩形面积交
作者: Turbo
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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
cpp
#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。