Подготовка к школе
1 класс
2 класс
3 класс
4 класс
5 класс
6 класс
7 класс
8 класс
9 класс
10 класс
11 класс
ОГЭ
ЕГЭ
Для всех
Назад

27. Программирование: #298950

Сообщить о проблеме
Задание #298950
Задание было решено верно
Задание было решено неверно

В лаборатории проводится эксперимент, состоящий из множества испытаний. Результат каждого испытания представляется в виде пары чисел. Для визуализации результатов эта пара рассматривается как координаты точки на плоскости, и на чертеже отмечаются точки, соответствующие всем испытаниям.

По результатам эксперимента проводится кластеризация полученных результатов: на плоскости выделяется несколько кластеров — кругов радиуса не более $3$ единиц так, что каждая точка попадает ровно в один кластер.

Центром кластера считается та из входящих в него точек, для которой минимально максимальное из расстояний до всех остальных точек кластера. При этом расстояние вычисляется по стандартной формуле расстояния между точками на евклидовой плоскости. Радиусом кластера считается максимальное из расстояний от центра до остальных точек кластера.

Обработка результатов эксперимента включает следующие шаги: $1)$ кластер, содержащий наибольшее число точек, исключается; $2)$ определяются центры и радиусы всех оставшихся кластеров; $3)$ вычисляется средний радиус оставшихся кластеров.

В файле записан протокол проведения эксперимента. Каждая строка файла содержит два числа: координаты $X$ и $Y$ точки, соответствующей одному испытанию. По данному протоколу надо определить средний радиус всех кластеров за исключением содержащего наибольшее число точек.

Вам даны два входных файла ($А$ и $B$), каждый из которых имеет описанную выше структуру. По данным каждого из представленных файлов определите средний радиус по описанным выше правилам.

В ответе запишите два числа через запятую: сначала средний радиус для файла $А$, затем для файла $B$. В качестве значения указывайте целую часть от умножения найденного числового значения на $10000$.

Определение центра здесь не такое, как в «звёздных» задачах: минимизируется не сумма расстояний, а максимальное расстояние до остальных точек кластера. Это чебышёвский центр, выбранный среди самих точек, и вместе с ним сразу получается радиус — то самое минимальное максимальное расстояние. Считается всё одним двойным перебором: для каждой точки кластера находим её удаление от самой далёкой точки кластера, затем берём наименьшее из этих значений.

Кластеризация. Кластеры — плотные сгустки точек, разделённые пустыми промежутками, поэтому разбиваем точки на компоненты связности с небольшим порогом. Дальше обязательно проверяем результат: все найденные кластеры должны укладываться в круг радиуса не более $3$.

С порогом надо быть аккуратным в обе стороны. В файле $А$ порог $0{,}5$ мал — от кластеров отрывается одиночная точка; начиная с $1{,}0$ получаются три устойчивые группы. В файле $B$ наоборот: уже при пороге $1{,}0$ две соседние группы сливаются, поэтому берём $0{,}5$ и получаем пять групп. Что групп действительно пять, видно по зазорам: у самой близкой пары групп минимальное расстояние между точками разных кластеров равно $0{,}84$, у остальных больше, тогда как внутри каждой группы точки идут вплотную.

import zipfile, math
from xml.etree import ElementTree as ET

T = '{urn:oasis:names:tc:opendocument:xmlns:table:1.0}'
O = '{urn:oasis:names:tc:opendocument:xmlns:office:1.0}'

def load(name):
    x = ET.fromstring(zipfile.ZipFile(name).read('content.xml'))
    P = []
    for r in x.iter(T + 'table-row'):
        parts = []
        for c in r.iter(T + 'table-cell'):
            v = c.get(O + 'value') or ''.join(c.itertext()).strip()
            if v: parts.append(v)
        tok = ' '.join(parts).replace(',', '.').split()
        if len(tok) < 2: continue
        try: P.append((float(tok[0]), float(tok[1])))
        except ValueError: pass
    return P

def clusters(pts, eps):
    unused, res = set(range(len(pts))), []
    while unused:
        i = unused.pop(); comp, stack = [i], [i]
        while stack:
            a = stack.pop()
            for j in list(unused):
                if math.dist(pts[a], pts[j]) < eps:
                    unused.discard(j); comp.append(j); stack.append(j)
        res.append([pts[k] for k in comp])
    return res

def radius(c):                            # центр — минимакс, радиус — его максимум
    return min(max(math.dist(a, b) for b in c) for a in c)

for name, eps in [('27-15-A.ods', 1.0), ('27-15-B.ods', 0.5)]:
    cl = sorted(clusters(load(name), eps), key=len)
    r = [radius(c) for c in cl[:-1]]      # самый многочисленный кластер исключаем
    print(int(sum(r) / len(r) * 10000))

Результаты для файла $А$. Всего $942$ точки, три кластера по $309$, $314$ и $319$ точек с радиусами $0{,}847718$, $0{,}832726$ и $1{,}167601$. Все радиусы меньше $3$ — разбиение допустимо. Исключаем самый многочисленный кластер (из $319$ точек, радиус $1{,}167601$) и усредняем оставшиеся: $(0{,}847718 + 0{,}832726) / 2 = 0{,}8402222$, что после умножения на $10,000$ даёт $8402$.

Результаты для файла $B$. Всего $9917$ точек, пять кластеров: $1907$, $1940$, $2011$, $2027$ и $2032$ точки с радиусами $1{,}611410$, $1{,}010885$, $0{,}507085$, $1{,}071062$ и $0{,}812671$; все укладываются в $3$. Исключаем кластер из $2032$ точек (радиус $0{,}812671$) и усредняем четыре оставшихся: $(1{,}611410 + 1{,}010885 + 0{,}507085 + 1{,}071062) / 4 = 1{,}0501104$, что даёт $10501$.

Обратите внимание, насколько разными получаются ответы при исключении наибольшего и наименьшего кластера: в файле $B$ размеры кластеров близки ($1907$ против $2032$), и перепутать их легко, а результат меняется с $8504$ на $10501$.

Показать
Очки опыта 20
Спросить Зави
0 заданий сегодня

Предложить улучшение