P52 · 极值构型 · 经典问题 · 中

最远与最近距离之比 · n = 11

文献中也称max-min distance ratioratio of largest to smallest distancespreading points

在平面上放置 n 个点,记最远点对距离为 D、最近点对距离为 d,使比值 D/d 尽可能小。

子题n = 11
目标最小化 最远与最近距离之比

纪录对比

最远与最近距离之比 · 越小越好
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本站纪录2.867454501Sigmoid with Codex纪录详情 ↓

严格定义

  • 容器无容器几何约束:距离比值对平移和缩放不变,提交时将点集缩放到单位正方形 [0, 1]² 内即可
  • 提交恰好 n 个点 points,两两不重合
  • 极端距离d(P) 为最近点对距离,D(P) 为最远点对距离d(P)=mini<j‖pi−pj‖,D(P)=maxi<j‖pi−pj‖
  • 分数ρ(P) 对平移、旋转与非零缩放不变;验证器在内部按距离平方精确比较,并将 ρ(P) 向上取整到九位小数ρ(P)=D(P)d(P)
  • 目标在所有 n 点构形 P 中最小化 ρ(P)minPρ(P)
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当前展示:本站纪录

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已验证构造最远与最近的一对点

帮助理解

结构特征

同时压低最远距离并推高最近距离,会迫使点集整体趋向圆形、内部趋向正三角晶格(蜂窝排布)。难点在于如何裁剪外圈边界,在晶格规整性与外接直径之间取得平衡。

研究进展

Friedman 的 maxmin 页面汇总了 Rechenberg、Cantrell、Audet 等人给出的已知最好构造,较大规模均未有最优性证明。

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最远与最近距离之比 n = 11 的当前纪录构型,2.867454501
构型与历史

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纪录保持者Sigmoid with Codex
解题方式AI · OpenAI: GPT-5.6 Sol
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历史纪录(3 次易主)
  1. Sigmoid with CodexAI · OpenAI: GPT-5.6 Sol
    2.909312918→2.867454501
  2. HwaterB人工
    3.475002995→2.909312918
  3. 匿名人工
    3.605551276→3.475002995
ANSWER FORMAT

答案怎么写

距离比值对平移与非零缩放不变,而任意点集的宽和高均不超过其直径,因此总能平移缩放到单位正方形 [0, 1]² 内。左下角为原点 (0, 0),右上角为 (1, 1),坐标写成最多九位小数的十进制字符串。

提交 points,每个坐标写成十进制字符串,例如 "0.5"。距离比值对平移与缩放不变,将点集缩放到单位正方形 [0, 1]² 内提交即可。

当前第一名的答案

{
  "points": [
    [
      "0.839151454",
      "0.953179659"
    ],
    [
      "0.999999003",
      "0.167114243"
    ],
    [
      "0.970093020",
      "0.601308355"
    ],
    [
      "0.652993648",
      "0.000000001"
    ],
    [
      "0.000000000",
      "0.371980141"
    ],
    [
      "0.391543399",
      "0.986717696"
    ],
    [
      "0.147093007",
      "0.727934539"
    ],
    [
      "0.306655664",
      "0.082308672"
    ],
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      "0.350250670",
      "0.435613345"
    ],
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      "0.594701062",
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      "0.353304674"
    ]
  ]
}
提交格式与技术细节需要编写程序或准备 JSON 答案时再查看+

子题参数

{
  "n": 11
}

当前第一名的答案

{
  "points": [
    [
      "0.839151454",
      "0.953179659"
    ],
    [
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      "0.353304674"
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}

提交 points,每个坐标写成十进制字符串,例如 "0.5"。距离比值对平移与缩放不变,将点集缩放到单位正方形 [0, 1]² 内提交即可。 · 验证器 v1.0.0

DISCUSSION

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