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好吧。这道题最大的收获是发现模拟退火算法好简单啊。还是很容易写出来的。这道题我看大牛们用的是牛顿近似解或者模拟退火算法。

可以移步这里：

提交到POJ后WA，于是自己的程序改得越来越像上面链接中的程序了。于是不贴代码了。收获是最终发现错误还是出在逻辑上面，自己有个变量没注意，导致虽然能过样例点，但是过不了测试点。所以下次在出现这种情况还是要检查程序，不要太关注那些很诡异的地方。比如输出时printf("%lf\n", f)中有没有l等。

这道题用一个candidates[Nr]的数组不断逼近最优解。

生成过程如下：

首先，求出所有的点的坐标的最大范围，记为T，在这个范围内生成Nr个随机点。我看到有直接用输入点作为起始点的，在这个测试数据下也可以通过。

然后，对这Nr个随机点，每次再随机产生Nr（或别的数目）个随机点，如果生成的随机点的更逼近最优点（即距离和最小），则用新的随机点代替之前的。每次生成随机点的范围为该点T*belta以内（belta在0~1之间）。也就是说范围T每次缩小为原来的0.8（或别的数值）。

循环结束的条件是T小于最小的粒度，比如0.1或是随机点有特别接近最优点的。

大致思路如此，写起来其实也很简单，不要有畏难情绪就好。wikipedia上有模拟退火算法的挺清楚的描述：

最后感慨一句。早这样写POJ程序估计我早成大牛或是资深码农了。唉。

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