Մեքենայական ուսուցում

Min-Max սքեյլինգ․ արդար մոտեցում, արդար գնահատական

Դուք ղեկավարում եք փոքր ստարտափ, որը KNN ալգորիթմի միջոցով գնորդների համար կոշիկներ է ընտրում։ Յուրաքանչյուր մարդ նկարագրվում է երկու հատկանիշով՝ ոտքի երկարությունը (սանտիմետրերով) և բյուջեն (դոլարներով)։ Քանի որ դոլարով արտահայտված թվերը շատ ավելի մեծ են, քան սանտիմետրերով արտահայտվածները, դրանք «ստվերում են թողնում» վերջիններիս, և KNN-ը չի կարողանում օբյեկտիվորեն համեմատել մարդկանց։ Հավասարակշռությունը վերականգնելու համար դուք որոշում եք մասշտաբավորել (scale) երկու հատկանիշներն էլ՝ դրանք բերելով նույն միջակայքի, նախքան մարդկանց համեմատելը։

Ձեր խնդիրն է կարդալ որոշ նախնական տվյալներ և այնուհետև մասշտաբավորել նոր տվյալները։ Յուրաքանչյուր սյունակի համար հաշվեք նվազագույն և առավելագույն արժեքները՝ օգտագործելով միայն նախնական տվյալները, այնուհետև ձևափոխեք յուրաքանչյուր նոր տող այնպես, որ յուրաքանչյուր սյունակի արժեքը գտնվի միջակայքում [0,1]՝

Եթե նախնական տվյալների որևէ սյունակ (ոտքի երկարությունը կամ բյուջեն) հաստատուն է (բոլոր արժեքները նույնն են), ապա յուրաքանչյուր նոր տողի համար այդ սյունակի մասշտաբավորված արժեքը կլինի 0։

Մուտքի առաջին տողում տրված է միակ ամբողջ թիվը՝ n՝ նախնական տվյալների տողերի քանակը ներկայացնելու համար։ Հաջորդ n տողերից յուրաքանչյուրը պարունակում է երկու իրական թիվ՝ ոտքի երկարությունը սանտիմետրերով և բյուջեն դոլարներով։

Այնուհետև հաջորդ տողում տրված է միակ ամբողջ թիվը՝ q՝ նոր մասշտաբավորվող տողերի քանակը ներկայացնելու համար։ Հաջորդ q տողերից յուրաքանչյուրը պարունակում է երկու իրական թիվ՝ ոտքի երկարությունը և բյուջեն, որոնք պետք է մասշտաբավորվեն՝ օգտագործելով նախնական տվյալներից հաշվված նվազագույն և առավելագույն արժեքները։

Ծրագիրը պետք է ելքում տպի q տող։ Յուրաքանչյուր տող պետք է պարունակի երկու իրական թիվ՝ համապատասխան նոր տողի համար մասշտաբավորված ոտքի երկարությունը և բյուջեն։

Մուտք

Ելք

3
2 10
4 14
6 18
2
3 12
6 18

0.25 0.25
1 1

2
24 100
26 100
2
25 100
26 100

0.5 0
1 0

4
23.5 40
24 55
25 60
26.5 80
3
24 60
26.5 80
25.5 50

0.1666666667 0.5
1 1
0.6666666667 0.25

Constraints

Time limit: 2 seconds

Memory limit: 512 MB

Output limit: 1 MB

To check your solution you need to sign in
Sign in to continue