#P14728. [ICPC 2022 Seoul R] Linear Regression
[ICPC 2022 Seoul R] Linear Regression
Description
Chansu 是 ICPC 大学的一名研究生,正在实验室攻读硕士学位。他的研究主题是揭示特定群体 G 中个体肥胖程度与年收入之间的关系。
Chansu 从 G 中的 个人收集了形式为 的数据,其中 和 分别表示第 个人的肥胖指数和年收入,并提出了一个初步假设:
群体 G 中个体的肥胖程度与年收入之间存在线性依赖关系。
为了证明他的假设,Chansu 试图找到一个具有实系数的最优线性函数 ,使得相对于收集数据的误差最小。更具体地说,函数 相对于数据的误差定义为所有 中 的最大值。
然而,结果令人失望,因为最优函数 的误差出乎意料地大。这意味着他的假设无法通过这种方式得到证明。
Chansu 试图找出大误差的原因。有一天,他将数据 绘制为坐标平面上的点,并意识到有少数 个点异常远离其他点,因此移除这些点后,最优函数的误差可以大幅减小。
作为 Chansu 的朋友,你非常乐意帮助他。请编写一个程序,在给定允许从数据 中移除 个值( 作为输入的一部分给出)的情况下,找到最小化误差的最优线性函数,并输出误差值。
Input Format
你的程序需要从标准输入读取数据。输入的第一行包含两个整数 和 (, ),其中 是收集的数据值的数量。接下来的 行中,每行给出一个数据值 ,由两个整数 和 表示 (),对应 。你可以假设当将这些点绘制在坐标平面上时,没有三点共线。
Output Format
你的程序需要向标准输出写入数据。输出恰好一行。该行应包含一个实数 ,表示在移除 个值后,线性函数相对于数据的最小可能误差。你的输出 应以整数部分、小数点和小数部分的格式给出,如果满足 ,则将被判定为“正确”,其中 表示精确答案。
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Hint
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